DirectShow技术在冶金企业视频监测中的应用研究

针对冶金企业中视频监测系统的应用特点,提出了在企业网中如何利用DirectShow技术构架分布式视频监测系统的具体方案.重点讨论了在此视频监测系统中的几个关键模块的实现.     

共振解调技术在风机旋转失速故障诊断中的应用

风机旋转失速故障的振动特征通常出现在较低的频段。容易淹没在噪声或转子失衡等其它零部件的故障特征中。难以分析和诊断。共振解调技术对低频冲击的高频共振波形进行包络检波,可以有效地提取低频冲击特征。本文提出基于共振解调技术的风机旋转失速故障诊断方法,并成功应用于某炼铁厂废气风机旋转失速的故障诊断中。     

YG6长条薄片弯曲变形影响因素的探讨

分析了 YG6长条薄片生产过程中弯曲变形的影响因素 ,提出了几种抑制弯曲变形的方法。     

基于灰度击中击不中变换的故障特征提取方法

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法.     

自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号.     

基于多变量相重构的混沌时间序列预测

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性.     

基于半监督流形学习的无线传感器网络定位方法及其应用

提出了一种基于流形半监督学习的移动节点定位算法.该算法利用基于流形学习的半监督方法,通过一定量的有标签样本和无标签样本,获取隐含在节点接收信号强度信息中的流形结构,直接建立节点物理位置与接收信号强度之间的映射关系.算法不需要使用现有的理论或经验信号传播模型,避免了模型不准确带来的定位误差,而且允许网络中存在大量无标签样本,降低了数据采集难度,提高了算法实用性.冶金工业现场的实际应用结果表明,相对RADAR算法,本文算法具有较高的定位精度.     

基于核偏最小二乘的锌层重量预测模型

为了给带钢热镀锌生产的质量控制提供必要的决策支持和分析手段,针对气刀对锌层重量的控制工艺,提出了基于核偏最小二乘回归的锌层重量预测模型。利用核函数将低维空间的非线性回归转化为高维空间的线性回归,克服了实际生产工艺中非线性因素对预测模型的不利影响。应用鞍山钢铁集团公司带钢热镀锌的生产实际数据进行验证,结果表明,基于核偏最小二乘的锌层重量预测方法与线性偏最小二乘、BP神经网络等方法相比,具有更好的预测精度。     

组态方法在分布式设备状态监测中的应用研究

对于分布式设备状态监测系统的软件开发,从底层代码开发的传统模式存在开发难度大、开发周期长以及系统可扩展性差等问题.本文提出了基于组态的系统设计方法,利用Web Services技术建立组态策略和功能组件Web服务,在Internet环境中进行远程组态策略传递和数据获取,设计并实现了一种"浏览器/服务器"结构的分布式组态监测系统.     

基于平稳小波变换的相空间重构方法

针对非线性信号特征提取问题,提出一种基于平稳小波变换的相空间重构方法.对信号进行多层平稳小波分解,利用得到的不同尺度小波系数进行相空间重构,通过局部切空间变换方法提取蕴涵在相空间高维数据集中信号的低维形态特征.仿真试验结果表明,非线性信号经过平稳小波变换后,吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构.利用局部切空间变换可获得带有高斯白噪声的非线性信号的低维形态特征,该低维形态特征与原有非线性信号的吸引子轨迹相似.这种相空间重构方法较传统的方法具有一定的优势,可以用于提取含有噪声的机械振动信号的故障特征.