采用聚类分析的冲突证据判定及合成方法

针对D-S 证据理论中高度冲突证据合成时产生反直观结果的问题,从聚类分析的角度提出了一种新的冲突证据合成方法。首先建立余弦相似度空间,利用证据向量之间的夹角余弦定义冲突证据检测因子,进而提出冲突证据判据判定冲突证据,从而实现证据分类;其次引入冲突比例因子决定冲突证据的修正方式,通过绝对相似度对冲突证据进行局部修正,通过相对相似度对证据进行全局修正;最后将修正后的证据带入D-S 公式进行合成。应用实例证明:新方法能够判定并有效合成冲突证据,具有较好的分类精度、收敛速度和稳定性。     

基于能量特征和RBF神经网络的柱塞泵状态识别方法

柱塞泵状态发生改变时,其振动信号各频带的能量发生相应变化,利用各频带的能量特征可识别柱塞泵状态。基于此提出一种基于能量特征和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的柱塞泵状态识别方法。首先利用改进阈值的小波包降噪方法对原信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行经验模态分解(empirical modedecomposition,EMD),选取含主要状态信息的IMF(intrinsic mode functions)分量,提取能量特征作为神经网络的输入参数,识别柱塞泵的状态。同时利用小波包分析技术提取能量特征,并运用神经网络进行状态识别。应用实例表明,以EMD提取各频带能量作为特征参数的RBF神经网络状态识别方法比小波包分析提取各频带能量特征的方法具有更高的识别率,能有效地识别柱塞泵的状态。     

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。     

乳化剂对环氧树脂E51的乳化效果分析

为制备O/W型环氧树脂E51乳液,确定选用阴离子型和非离子型乳化剂。实验中分别用十二烷基苯磺酸钠(SDBS)、十二烷基硫酸钠(SDS)、壬基酚聚氧乙烯基醚(OP-10)、聚氧乙烯脱水山梨醇单油酸脂(Tween80)以及苯乙烯-马来酸钠(PSMS)作为乳化剂,用量分别为环氧树脂E51质量的0.5%,1%,5%和10%,分析乳化剂乳化机理,对比不同种类、不同浓度乳化剂的乳化效果。研究结果表明,在溶液温度为60℃、体积为100mL,均质转速为16×103 r/min,机械搅拌速度为500r/min条件下,均质15min和机械搅拌15min时,SDBS、SDS得不到稳定的乳液,Tween80和PSMS在实验条件下作乳化剂更为合适,粒径均服从正态分布,平均粒径均小于25μm。     

基于DEA的装备维修保障系统效能评估研究

在当前装备维修费用总量越来越高的形势下,维修费用效益的地位日益重要。将装备维修保障系统看作是一个独立的决策单元,将其输入、输出进行分解,建立了维修保障系统的数据包络分析（data envelopment analysis,DEA）模型,并对这种模型的运算进行了Matlab实现,提供了一种可量化评估维修保障系统效能的思路和方法。     

基于相容性距离的冲突证据合成方法研究

针对传统证据理论中高度冲突证据组合出现反直观结果的问题,提出了一种基于相容性距离的冲突证据合成方法。分析了证据理论存在的三个方面问题和各种改进方法的特点,通过欧式距离建立了证据距离和相容性测度矩阵,对接受度归一化后计算出相容因子来对冲突概率进行加权分配。数值算例验证了改进合成公式的有效性和合理性。     

基于改进证据理论的故障诊断方法研究及应用

针对传感器证据信息全局修正针对性不强及冲突证据无法判别等问题,提出基于改进证据理论的故障诊断方法。利用冲突证据判据判断可信证据与冲突证据,保留可信证据,通过可信度对冲突证据进行针对性修正。该判断及局部修正可降低传感器证据信息的不确定性,并减弱冲突信息对合成结果影响。结合神经网络建立特征空间到证据空间的映射,有效利用网络输出结果,通过信息熵构建原始证据。将所有证据用改进D-S公式合成。通过齿轮泵早期故障试验,与神经网络及其它证据合成方法对比表明,该方法诊断精度较高,从而验证了融合方法的有效性。     

板级备件通用测试系统设计

针对板级备件种类的多样性,采用统一总线接口并实现总线的可配置的方法设计了一种通用测试系统.在硬件连接达到统一的情况下,总线仿真板可以通过编程实现需要的总线形式,达到测试多种型号板级备件的目的.介绍设计思路及系统组成,并通过实例分析了测试过程.该系统具有良好的可扩展性,能满足多种板级备件的测试需要.     

带标志点的LTSA算法及其在轴承故障诊断中的应用

针对非监督式流形学习算法面临的增量式学习问题,提出一种带标志点的增量式局部切空间排列算法.该方法在局部切空间排列算法的基础上,利用最小角度回归算法从原始训练样本中选取标志点,以选取的标志点和新增样本建立所有样本的全局坐标矩阵,利用原始样本低维嵌入坐标和全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用全局坐标矩阵特征值迭代方法更新所有样本的低维嵌入坐标.滚动轴承4种不同状态振动数据样本的增量式识别结果表明,本方法在实现局部切空间排列算法增量式学习的基础上,保持了对滚动轴承不同状态样本较高的类别可分性测度.     

模糊综合评判法在能力评价中的应用

阐述了模糊评判法的提出和应用,详细介绍了一级模糊评价程序、模糊算子类型以及模糊综合评价二级模型,并研究了模糊评判方法在能力评价领域的应用步骤及建模方法。