无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法

针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法.该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制网络的能耗.仿真结果表明:该算法能根据网络连通性要求调整传感器节点的功率,实时性好,收敛速度快,有效地降低了网络的整体能耗.     

大型起重机械在线监测的无线传感器网络节点设计

从大型起重机械结构健康监测的实际应用出发,结合无线传感器网络分布式、高鲁棒性的特点,设计了一种基于Zig Bee的可对大型起重机械长期在线监测的无线传感器节点系统,并结合LabVIEW针对节点的通信距离、数据传输可靠性以及功耗等进行了现场实验,证明了节点能够很好地完成结构健康监测数据的采集与发送,能够满足在实际现场环境中大型起重机械结构健康监测对通信距离和可靠性以及节点功耗的要求.     

基于区间多目标量子文化算法的无线传感器网络覆盖能效优化

针对不确定环境下无线传感器网络覆盖能效优化问题,提出一种传感器节点区间感知模型;进而考虑网络覆盖率和节点冗余率,将其转化为区间多目标优化问题。基于一种新型区间个体依可能度占优关系,提出区间多目标量子文化算法,根据区间占优个体信息提取隐含知识,用于指导量子个体更新及进化个体变异与选择。不同环境下的仿真结果表明：基于所提出算法获得的Pareto解具有更好的收敛性、分布性和延展性;相应的无线传感器网络布局更合理。     

倾转旋翼机飞控系统的变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法

结合变精度粗糙集(VPRS)和优化极限学习机(OMELM)诊断算法的优点,将变精度粗糙集引入OMELM中,提出变精度粗糙集-OMELM故障诊断方法,用于诊断倾转旋翼机过渡模式下飞控系统的故障。首先根据采集的倾转旋翼机多故障输出信号的数据特点,提出一种属性约简算法,定义了一种新的变精度粗熵;然后从信息论互信息增量的角度定义属性重要性,构造OMELM分类器并对约简后的属性特征进行故障多分类;最后以XV-15进行验证,结果表明所提出的方法平均辨识率高、诊断时间短。     

基于限定样本序贯极端学习机的模拟电路在线故障诊断

为解决故障特征样本分批加入时分类模型的在线更新问题,提出一种限定样本序贯极端学习机(LSSELM)。 LSSELM通过逐步添加新样本,同时剔除与其相似度最高的同类别旧样本来提高模型的动态适应能力,并通过Sherman-Morrison矩阵求逆引理来降低计算复杂度,实现输出权值的递推求解,完成模型的在线训练。将LSSELM用于模拟电路在线故障诊断,结果表明相比在线序贯极端学习机(OS-ELM)和LSSELM的诊断准确率更高,具有更好的泛化性能。     

基于GMM的多模态过程模态识别与过程监测

多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.     

基于MultiBoost 的集成支持向量机分类方法及其应用

针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.     

基于概率分布距离的多响应模型确认度量

针对模型确认中的确认度量问题,构造实验观测数据经验概率分布的置信包络。通过计算其与模型响应概率分布之间距离的上/下确界,给出基于概率分布距离确认度量的置信区间。通过构造与实验观测数据有关的协方差矩阵,给出基于概率分布距离的多响应模型确认度量及其置信区间的求解方式。该度量利用了模型输出与实验观测的完整概率分布信息,并且考虑了各模型响应间的相关性。算例仿真结果表明其确认错误率低于现有的其他两种确认度量。     

某一转炉或精炼炉故障下炼钢-连铸生产重调度方法及应用

炼钢-连铸生产中会出现某一台转炉或精炼炉故障, 目前已有的重调度方法没有考虑多重精炼或只进行了仿真研究, 难以有效应用到具有多重精炼的钢厂, 而采用人工调整方式则容易导致炉次等待时间过长或断浇. 为此,通过引入炉次生产状态参数, 建立0-1 混合整数规划重调度模型, 提出由“未加工”炉次的设备指派、“未加工”炉次的开工时间优化和浇铸时间调整3 部分组成的重调度方法. 将该方法应用于某钢铁厂炼钢-连铸生产调度过程的实际工程应用验证了所提出方法的有效性.