基于变矩阵结构奇异值分解的信号分解算法

矩阵结构对奇异值分解的信号处理效果有重要影响,改变传统算法中矩阵结构固定的思想,提出在奇异值分解中采用变化的矩阵结构,每分解一次,矩阵结构就改变一次,以适应信号中不同的周期性分量。每次的分解都将上一层的信号分解为主、副两个分量,提取副分量,而对主分量再次进行变矩阵结构的奇异值分解,如此反复进行,最终将原始信号分解为一系列主、副分量。信号处理实例表明,这一方法具有良好的信号分离效果,能够实现信号中不同周期性分量的有效分离。     

80C196MC/MD单片机多个中断程序的同步问题

高性能１６位单片机８ＸＣ１９６ＭＣ／ＭＤ具有指令丰富、外设完善、功能强大等特点。其外设间的协同工作，在测控领域应用中是十分必要的。本文介绍了其外设中断服务程序间的同步控制概念和程序设计应注意的问题。     

基于最大熵准则的加工过程神经网络建模

传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明：基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。     

FMS递阶智能控制系统研究

本文提出建立以组织级、过程控制级和执行组组成的ＦＭＳ递阶智能控制系统来保证ＦＭＳ运行的优化。建立了一个基于知识的调度专家系统和用于动态调度的人工智能启发式算法和ＢＰ神经网络为主要结构的ＦＭＳ智能控制系统。控制系统采用状态实现多智能模块之间的协调和驱动。。     

小波包分析在轴承早期故障诊断中的应用

为了识别轴承早期损伤引起的故障信号,利用小波包对轴承的振动信号进行处理。小波包分析的实质是对小波分解的结果作进一步细分,因而具有比小波分解高得多的频域分辨能力。文中用小波包分析了两个存在早期轻微损伤的轴承的振动信号,并比较了自然序、Gray序以及移频算法的处理结果。这些分析结果表明,小波包分析能够有效地将隐藏在正常振动信号之中的早期弱故障信号提取出来,从而发现轴承的早期损伤。     

导电加热切削最佳加热电流数据库及其插值算法

建立了一个导电加热切削最佳加热电流数据库，并将插值算法应用到该数据库中。     

基于自适应小波神经网络的故障分类

结合小波变换和社会网络理论,提出了一种自适应小波神经网络,网络在学习过程中对小波的尺度参数和平移参数进行自适应调整,最大限度地对信号进行特征提取,并研究基于自应小波神经网络的机械故障分类方法,对轴承的分类实例结果表明该网络分类准确、可靠性高。     

箱体零件特征映射及信息集成

箱体类零件特征映射的过程包括特征筛选、特征分类、特征匹配、特征分解和可加工性评估。利用造型特征,开发出特征映射系统,可以实现CAD／CAPP信息的集成。     

无显式表达小波在不同尺度下的离散生成算法及幅频特性

为了获得无显式表达小波在不同尺度上的幅频特性,必须先解决它在时域各尺度上的离散生成.分析了原有的一个生成算法存在的问题,进而基于多分辨分析理论,提出了一种新的离散生成算法,利用小波低通滤波器系数通过迭代可得到不同尺度上的尺度和小波函数,由此研究了Daubechies 2～10号小波在5个尺度上的幅频特性,得到的结果直观地显示了此类小波在不同尺度间存在较大频带重叠,其中D2～D4号小波的频带从第3个尺度开始还存在旁瓣,但在D9～D10号小波中旁瓣基本消失,频带重叠程度也相对减少.通过信号处理实例证实了这种幅频特性的准确性.     

导电加热切削切削区加热电阻模型及试验分析

分析现有一种加热电阻模型的不合理性,针对切削区的变形特点,提出一种符合实际变形情况的加热电阻模型,从理论上建立该电阻三个组成部分与刀具角度、切削用量、变形系数等计算公式.根据加热回路的特点,提出一种对加热电阻的精确检测方法,结果表明,此电阻随切削深度、进给量的增大而减小,而随切削速度的增大而增大,验证了理论分析,进而建立了该电阻和切削用量三要素的经验公式.通过对加热电阻的检测可以判断切削用量的变化状况,进而实现对加热电流的自动调整.最后指出,在加热电阻的三个组成部分中,材料电阻和扩展电阻对改善材料的切削加工性起关键作用,而刀-屑接触电阻则会加剧前刀面的磨损.