基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.     

基于经验模态分解的粒子图像测速流场重构研究

为了消除PIV流场数据中的错误数据并降低误差,利用经验模态分解将PIV流场数据分解为多个本征模态分量,对波形异常的本征模态分量进行滤波处理,并将处理后的本征模态分量与其他波形平滑正常的本征模态分量进行反向叠加,有效实现了流场数据的重构和错误数据的消除。当分解得到的本征模态分量较多且错误数据集中在某一个本征模态分量时,可以通过求解各个本征模态分量与原始流场数据的相关系数,将与原始流场数据相关的本征模态分量进行反向叠加重构并摒弃与原始流场数据不相关的本征模态分量,实现错误数据的直接消除。利用本方法分别对2个人为添加误差为1.7%和3.3%的标准模拟流场进行了处理,处理后的流场数据误差分别为0.002%和0.18%。采用该方法对某实验的原始流场数据进行处理,结果表明错误数据得到了有效消除,流场特性更加清晰准确。本研究可为减小变化缓和的流场数据的误差提供一定的指导。     

基于AMWPSO-LSTM的多阶段间歇过程故障预测

过程安全对于间歇过程生产具有重要意义,为提高间歇过程生产安全性,提出一种基于改进粒子群算法(AMWPSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的间歇过程故障预测模型AMWPSO-LSTM。针对LSTM中的神经元个数、迭代次数、学习率等参数需要人为设置的问题,采用AMWPSO对这些参数进行自动寻优。AMWPSO在原有粒子群优化算法(PSO)中融入了自适应变异和非线性递减惯性权重,提高了PSO的参数寻优能力。由于间歇过程具有多阶段性,因此先根据模糊C均值聚类(FCM)方法对间歇过程进行阶段划分,再利用Pearson相关系数对各阶段实验数据进行相关性分析,以降低系统变量的维数,并建立各阶段T²统计量控制限作为系统是否发生故障的指标。实验以青霉素发酵过程数据为例,建立基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型,并将该模型的预测结果与基于LSTM的多阶段预测模型、基于PSO-LSTM的多阶段预测模型的预测结果进行比较,结果表明,基于AMWPSO-LSTM 的多阶段故障预测模型可取得较高的预测准确度。     

判断与衡量两个信号相似性的内积表达式

本文利用希尔伯特空间上的内积理论对两个信号相似性的判断与衡量方法进行讨论,并给出了其内积表达式。     

数据部分缺失情况下的均值估计

某随机变量的观测值出现部分缺失时,辅助变量的存在常常可以有利于该随机变量的统计分析,该文针对辅助变量和目标随机变量没有明确函数关系,但它们存在一定的相关性的情况,提出了目标随机变量均值的一种新的估计方法,并利用随机模拟将它和完全记录分析所得的估计量进行了比较.     

中连川农民家庭收入与居住地理位置关系的研究

在一定经济地域范围内,人们的收入水平与他们距离市场或者交通干道的远近成正相关,这是普遍的认识.本文运用统计学相关程度测定分析方法,研究表明中连川乡农民家庭人均收入与他们居住点位置的关系呈很弱的正相关,并分析了产生这种关系的原因.     

多媒体教学对学生学习能力和创造能力影响的评估

多媒体教学重要性几乎已被全世界所公认，但是对学生学习能力和创造能力的影响一直缺少一个的评估体系，特别是量的研究方面更是匮乏。本文就从这方面切入，利用皮尔逊相关分析法提出本研究的实验设计，并对相关数据进行定量分析。     

一种简单供应链中信息共享的价值

通过模型分析的方法，研究一种简单供应链即一个供应商和n个零售商的两级供应链之间的需求信息共享所产生的价值。研究结果表明：信息共享可以减少供应商的存储水平，降低供应商的期望费用。