气力输运粉体系统中的堵塞故障检测方法

提出了一种基于主成分分析的气力输运粉体系统中堵塞故障的检测方法 ,通过采集管道内各个方位的电容测量值计算粉体的浓度 ,利用主成分分析能够抽取高维变量间相关性而实现降维的特点 ,可以快速准确地判断是否发生了粉体堵塞现象。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于改进PCA-SOM的电静压伺服作动器油滤堵塞故障诊断

针对电静压伺服作动器（EHA）的油滤堵塞故障，提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集，并在传统自组织映射神经网络(SOM）的基础上，引入主成分分析（PCA）法，利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订，提出了改进PCA-SOM神经网络对系统堵塞状态进行判识。研究结果表明，与传统SOM神经网络和PCA-SOM神经网络相比，改进PCA-SOM神经网络在提高聚类效果的同时，提高了模型的准确率和训练速度，在EHA的油滤堵塞故障诊断中有更好的适用性。     

基于非线性主成分分析的车身制造偏差源诊断

对主成分分析在轿车车身制造偏差源诊断方面的不足进行了分析，进而在其基础上提出采用非线性主成分分析，从而更有效、更准确地来对轿车车身制造偏差源进行诊断，并给出了计算实例。实例证明该方法优于主成分分析，并在工程上有较大的可用性。     

基于RBF神经网络的非线性主元分析方法

本文在分析非线性主成分曲线性质基础上,提出了基于聚类、线性主成分分析、神经网络技术的非线性主成分分析方法.该方法与以往方法比较,在概念上具有和线性主成分分析相同的解释,并且给出了非线性主成分得分和负载的计算方法;在结构上较为简单,采用的神经网络结构为3层,训练容易.网络训练的数据样本采用聚类和线性主成分分析方法获得,解决了以往方法缺乏训练数据的问题.数字仿真和三水箱实验验证了提出方法的有效性.     

粉体料仓存在的问题及解决方法

粉体料仓是用来贮存松散物料、粉体制造工艺过程中必不可少的设备。但由于粉体物料特性的复杂性以及在加工过程中的易变性,使得料仓在使用过程中问题频频发生,不仅延误了生产进度、降低了产品的质量,严重时还可能会引发安全问题。通过介绍粉体料仓在使用中易出现的三大主要问题：流动堵塞、物料偏析和冲击流动,从料仓结构、粉体特性等方面全方位分析问题产生的原因,从而有针对性地对料仓设计时、使用过程中出现的问题提出相应解决方法,为料仓的设计人员和使用人员提供有益的参考。     

基于PCA与Wilks准则的电子鼻酒类鉴别方法研究

在电子鼻的模式识别方法中,主成分分析（PCA）是常用的方法之一。然而,主成分分析在计算过程中消除了各变量（对应于电子鼻的各测量传感器）问的相关性,这与传感器阵列的交叠感应特性相悖,致使时常无法正确鉴别多组分物品的类别。本文将Eilks准则引入主成分分析中,解决了酒类鉴别中主成分主轴向量的选择问题,实现了3种不同种类酒的正确鉴别,突破了纯粹的主成分分析模式。同时,指出了在用电子鼻鉴别多组分物品的种类时,主成分主轴的选择并非完全按照主成分贡献率的大小来确定的,这为今后的相关研究提供了一些有益的参考。     

低温快速碳化制备纳米WC粉体及表征

采用工业化生产技术,以纳米钨粉和炭黑为原料,在1 050℃低温条件下快速碳化15 min制备了纳米WC粉体,通过XRD、EDS、SEM和FESEM等方法分析了纳米WC粉体的物相、成分、形貌和粒径。结果表明:制备的纳米WC粉体的纯度较高,仅含有少量的W_2C和游离碳等杂质;粉体颗粒均匀,呈球形、板状及多角形,平均粒径为68.9 nm。     

基于核熵成分分析的光谱重建算法研究

对基于核熵成分分析的光谱反射率重建方法进行了研究,分别采用主成分分析方法和核主成分分析方法构建光谱反射率重建算法进行颜色重建研究,并与基于核熵成分分析算法的光谱反射率进行比较。实验结果表明,基于核熵成分分析的光谱重建算法在色度精度和光谱精度上均优于主成分分析和核主成分分析,对物体表面颜色的真实重建具有一定的应用价值。     

基于主成分分析方法的示功图故障诊断系统

示功图是一种判断抽油机工作状况的重要途径,本文基于电参数法产生间接示功图,并验证主成分分析在间接示功图应用上的可行性,阐述了主成分分析的实现方法,实现了基于主成分分析方法的示功图故障诊断。     

基于PCA的设备信号特征提取

针对设备运行的监测参数间存在信息重叠多、维数大等问题,提出了一种基于主成分分析的特征提取方法.此方法通过提取原信息的一系列主成分来达到信息间重叠和降维的目的,首先根据监测参数建立PCA模型；然后结合MATLAB对模型进行分析,得到一系列主成分并根据累积贡献率的要求选取主成分；最后,通过UCI字母数据库中的数据进行了仿真...     

一种新型助力空气输送斜槽

提出了一种助力空气输送斜槽的新输送方式,用于解决空气输送科槽在安装和粉体输送过程中出现的一些问题,如斜槽安装时容易受到空间限制,粉体单纯靠重力作用流动;粉体输送效率不够高,且对斜槽角度的依赖性较大,输送过程中容易积料堵塞等。     

利用SVM和相关山形聚类分析识别滚动轴承状态

状态识别是机械设备故障诊断的关键环节。提出了一种结合支持向量机、主成分分析及相关山形聚类分析的滚动轴承状态识别方法。首先利用支持向量机对轴承特征参数进行分类,辨别是否异常;再利用主成分分析得到独立的、包含原参数主要信息的主成分;最后对这些主成分作聚类分析,达到诊断故障部位的目的。实例分析的结果表明,该方法可以有效地识别轴承状态,正确率达到96%。     

沉淀包裹法制备Cu/α-Al2O3纳米复合粉体

以纳米Al2O3、CuSO4·5H2O和纳米铝粉为原料,采用非匀相沉淀工艺获得了纳米铜包裹α-Al2O3复合粉体;研究了反应温度和pH值对复合粉体成分及性能的影响;利用XRD、XPS、TG/DSC、Zeta电位和TEM等方法对复合粉体的成分、热学特性以及形貌特征进行了表征.结果表明采用反应温度为40℃、保温4 h的工艺条件,可以获得纳米铜颗粒包裹Al2O3纳米复合粉体,铜颗粒呈球形,尺寸为10 nm左右.     

基于二维对称主成分分析的人脸识别

由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题.主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一.本文把其改进算法二维对称主成分分析应用到人脸识别中.二维对称主成分分析与传统主成分分析和对称主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.实验结果表明,二维对称主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和对称主成分分析更好的识别性能,对ORL标准人脸数据库的正确识别率达到94%以上.     

基于PCA与BP神经网络的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断效果,提出主成分分析结合BP神经网络的方法。简要介绍主成分分析法将轴承振动信号时域与频域的特征数据降维处理以及BP神经网络训练过程的原理。利用主成分分析与BP神经网络模型对凯斯西储大学轴承数据进行训练,将滚动轴承的状态类型作为网络输出结果。经过600组训练数据以及145组测试数据的仿真,结果表明主成分分析与BP网络模型比BP神经网络的训练误差精度相对提升了31.14%,测试误差精度相对提升了29.86%。     

中药质量预测的软测量方法研究

基于逐步回归分析与主成分分析,提出了用于中药质量预测的软测量方法.应用该方法,这里提取了对中药质量预测有显著影响的中药制药过程参数,考察了过程参数的主成分,并建立了某中药质量预测的主成分回归软测量模型.实验表明,该软测量方法是有效的,且获得的软测量模型可用于中药质量预测.     

近红外显微图像的主成分法图像处理

介绍主成分分析算法在近红外显微图像分析中的应用,用该方法成功地提取出样品成分相关特征信息,并通过不同主成分的得分图像来描述样品的显微结构特征和特定化学成分分布。     

二次主成分提取高光谱的病害薯叶特征波长

针对马铃薯晚疫病,提出了将病害叶片和健康叶片联合测试并提取有效特征波长的检测方法。对健康和病害叶片的光谱图像进行主成分分析,并从主成分图像的权重系数曲线中提取出6个健康叶片特征波长和病害叶片特征波长。基于健康叶片与病害叶片的6个特征波长做第二次主成分分析,将特征波长优化至712.19 nm、749.70 nm和841.47 nm,再基于这3个特征波长做主成分分析,选用主成分中对比度最明显的图像来识别病害区域。研究表明,采用健康叶片与病害叶片联合使用并结合二次主成分分析可实现马铃薯叶片病害的设别,且识别率可达100%。     

干烟叶的显微近红外图像分析

采集干烟叶的显微近红外图像,并用主成分分析方法和相关光谱成像的方式对其进行图像分解,并且比较2种图像分解方法的特点。结果表明,对干烟叶样品的显微近红外图像采用主成分分析的方法提取其特征向量,并将第二主成分特征向量与淀粉的近红外光谱对比,特征向量与标准物质光谱的相关系数达到0.9779,表明第二主成分的特征向量主要源于淀粉,第二主成分得分值图像主要代表干烟叶中淀粉的分布;干烟叶的淀粉相关光谱成像图和第二主成分得分值图像的分布形状和趋势基本一致。     

共空间模式和超限学习机的模拟电路故障诊断

主成分分析属于代数特征分析方法,是一种线性映射方法,降维后的表示是由线性映射生成的,更主要的信息保留在投影空间里,而剩余的信息则被过滤掉,但保留的信息是一体的,而不是每个特征向量分别表示一个主成分,在一定程度上影响了PCA方法的效果。提出了一种基于共空间模式对主成分方法改进的模拟电路故障诊断方法。此方法利用CSP算法对PCA得到的特征向量进行处理,然后将得到的主成分输入到超限学习机以进行网络训练或故障判断。通过Sallen-Key带通滤波器电路的实例,结果表明该研究方法的有效性。