板形模式识别的模糊分类方法

运用模糊分类理论构建了两种板形模式识别的模糊分类方法,并运用于某宽带钢冷轧厂实测的板形应力信号的识别,有较好结果。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波、小波包理论,提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法.先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上,然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构.以电机的振动信号为例,说明这种方法可以有效地用于信号的滤波.     

遗传算法在缺陷特征选择中的研究

由于冷轧带钢表面缺陷的类型多种多样,在所提取的特征集中,需要寻找出一组较优的特征集,使之可以更有效地表达缺陷的本质特征,从而提高缺陷识别的准确率。针对该问题,研究了遗传算法在缺陷特征选择中的应用,并在充分研究信息熵理论的基础上,以平均净分类信息为遗传算法的适应度函数,以弥补互信息熵作为适应度函数所导致的不足。实验表明,利用遗传算法得到的特征集,对现场的冷轧带钢表面缺陷进行分类时,能得到更高的分类准确率。     

基于混沌振子的微弱特征信号检测原理及应用

介绍了利用混沌振子检测微弱特征信号的原理和实现方法。实验表明该方法能够在信噪比相当低的情况下检测出微弱的特征信号,并用滚动轴承上测取的振动信号验证了该方法的可行性。     

基于频谱能量的材料晶粒尺寸表征方法

研究了利用超声频谱能量对材料晶粒尺寸进行表征的方法。通过不同的热处理方式获得了不同晶粒尺寸的奥氏体不锈钢材料,再分别利用衰减系数法、声速法和频谱能量法对材料的晶粒尺寸进行表征。结果表明:频谱能量法得到的衰减系数与平均晶粒尺寸呈非线性关系,晶粒尺寸的预测误差在4%~15%以内,优于传统的分析方法,证明了新方法的有效性。     

基于核费希尔判别的生产状态诊断方法

工艺参数间的非线性耦合关系,给生产过程的状态识别带来了很大的困难。为此,引入新的核映射准则,利用梯度优化方法选取核参数,并采用核Fisher方法进行降维处理,实现对生产状态在可视平面上的逐层多故障分类,完成对当前生产过程的状态诊断。利用TE数据进行实验验证,结果表明,与核主成分分析方法相比,该方法可以得到更加准确的诊断结果。     

新型无线传感器网络节点供电方案

工业现场对振动信号等快变量进行采集时,需要对无线传感器网络节点进行在线供电.通过分析开关噪声对无线传感器网络节点通信质量的影响,并结合传感器网络的工作特点,给出无线传感器网络供电方案的设计要求.针对开关噪声的宽频谱特点,提出适用于无线传感器网络的供电方案,实验表明:该供电方案可有效消除电源噪声.     

基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。     

基于空气湿度的土壤含水量估计模型研究

针对当前土壤含水量测量装置结构复杂、测量稳定时间长、成本造价高以及传感器间一致性差等问题,对土壤水分蒸发过程与土壤含水量之间的关系进行了理论分析。基于对近土壤区域空气相对湿度的测量,在彭曼蒙特斯公式基础上提出了一种土壤含水率估计模型,并设计制作了集温度、光照强度及土壤含水量测量为一体的测试系统进行实验验证。实验表明,测试结果与称重法得到的实际含水量具有较高的一致性,且该测试具有响应速度快、成本低等优势。     

高速线材精轧机组轴承振动监测与故障分析

介绍高速线材精轧机组轴承振动故障的远程监测及诊断系统，运用小波分析提取不同频段弱故障信息，再结合频谱细化技术进行深层次信息处理，查找精轧机组的故障源，有效地分析出轴承的故障。