基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

闭环伺服系统的数学模型研究

在数控机床中，伺服系统是数控装置和机床的中间联接环节，是数控系统的重要组成部分，伺服系统接受来自伺服控制器的进给脉冲，经变换和放大后转化为机床工作台的位移，使工作台跟随机指令脉冲移动。本文研究的内容，就是伺服系统的数学模型分析，该研究结果为伺服系统的动、静态性能分析提供理论基础。     

计算机通信及神经网络技术在软测量中的应用

介绍了基于OPC的DCS与微机网络数据通信技术和基于神经网络预估技术在生产过程软测量系统中的应用.以某己内酰胺装置软测量系统的开发为例,讨论了相关技术问题和解决思路.现场的实测数据仿真验证结果表明了软测量系统的有效性,最后给出了软测量技术应与生产过程优化相结合的方向发展.     

数据挖掘中Fuzzy c-means的自适应聚类算法

聚类算法是数据挖掘算法中的重要解决方法.针对现有聚类算法模糊c均值算法FCM中的不足,如需要预先确定聚类参数c,随机性较强、局部最优等弱点,对其算法结构加以改进,提出模糊c均值自适应算法(FCMA),增加聚类有效性问题的分析,在聚类过程中可动态调整聚类数目,这种方法可以避免在确定参数时的随机性和经验性,提高聚类算法的可靠程度.     

基于演化算法的自校正模糊控制

乙烯精馏塔系统的非线性、滞后性需要一种动态性能良好的自校正模糊控制器与之相对应，基于演化算法对模糊控制器的4个参数进行了动态校正，仿真效果良好?这种控制方法有效地克服了系统的不确定性，复杂性，改善了系统的动态性能，在精馏塔系统中有良好的应用前景?     

基于分离变量的模糊控制规则的简化设计

针对多输入单输出的倒立摆模糊控制系统的规则爆炸问题，尝试了一种基于分离变量的模糊控制规则设计方法，大大减少了控制规则数，减少了控制器的运算时间。利用该方法设计一级倒立摆模糊控制系统，仿真结果表明，简化控制规则后仍能取得较好的效果。     

工业组态软件在罐区控制系统中的应用

介绍了工业组态软件的结构特点,系统硬件配置、应用软件设计方法,及其在石化企业储油罐区常规控制系统的更新改造任务中的应用.     

非线性系统的一种智能PID控制算法及应用

讨论了一种基于专家知识的智能PID控制算法。根据专家知识与现场经验,实时修正PID参数,并根据系统响应的在线识别进行知识调整。两个具有明显非线性时变特性对象的仿真结果表明,该算法具有良好的控制特性与鲁棒性,可望被改进为一种实时在线的计算机控制策略而加以实施。     

数据采集系统在压力容器试验中的应用

随着计算机和传感技术的日益成熟，以计算机和传感器为基础的数据采集技术在压力容器试验研究中得到了广泛的应用?目前压力容器试验的规模大、研究对象复杂、试验精度要求高、试验的环境多变、试验周期长，因此把数据采集技术引入到压力容器试验的研究中是必然的，在压力容器接管弯矩试验中，利用数据采集模块、传感器、通信接口、组态软件、微机组成一套数据采集系统对试验中的栽荷、接管位移和应变值进行采集处理一系统具有测点多、速度快、精度高的特点，它不仅能够记录数据，而且能集成、管理数据系统将各种数据信息有条理、有重点地反馈给试验者?