基于神经网络和证据理论的DCT电控系统故障诊断

为了提高双离合器自动变速器(dual-clutch transmission,DCT)电控系统故障诊断精度,文章提出了一种基于神经网络和证据理论的DCT电控系统故障诊断方法。该方法首先分别用BP神经网络和RBF神经网络对DCT电控系统进行故障诊断,然后利用D-S证据理论将两者的诊断结果进行决策融合,得出最终的诊断结果。仿真结果表明,该方法能够有效提高DCT电控系统故障诊断的精度。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于信息融合的校车自动变速器故障诊断新平台与方法

为保证校车安全,在强电磁干扰环境下实现高速大容量的数据传输、信息融合与故障诊断,建立了基于光纤CAN(Controller Area Network)网络的数据通信和信息融合的故障检测综合平台,通过该平台实现了节点中各传感器数据的实时采集和融合诊断处理.将BP神经网络(BPNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据进行有机结合,然后将BPNN的初级诊断结果处理后,作为D-S证据的基本可信度分配,诊断结论通过D-S二次融合后输出.采用该方法在校车自动变速器的故障诊断中进行实验,结果表明,该平台具有很高的可靠性,且该融合诊断方法能够对故障数据的冗余和互补信息进行有效的处理,引入BPNN和D-S证据之后,综合诊断结果的准确性和可靠性比单一神经网络有了很大的提高.     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响,引入D-S证据理论,提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像,然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集,用得到的训练集对BP神经网络进行训练,再把测试集输入到训练好的BP神经网络,将输出的结果转化为基本概率赋值,用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成,并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明,基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响,能够准确诊断不同类型的气门故障。     

适用于励磁系统建模的模糊神经网络方法

基于原有励磁建模方法,将模糊理论和神经网络相结合,充分利用模糊理论处理不精确问题和神经网络较强的泛化能力等优势,形成一种模糊神经网络(FNN),并推导了FNN的学习算法.将此FNN用于发电机的控制环节——励磁系统建模.仿真结果显示,FNN模型能够较精确地对实际系统进行拟合.     

结合Dempster-Shafer证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测

针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合Dempster-Shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三角模糊函数获取专家评估指标;然后引入D-S证据理论进行评估指标的筛选、推理和校正,构建网络安全态势损失矩阵和可能性矩阵;最后,以损失矩阵和可能性矩阵为特征输入至循环神经网络中,获取网络安全态势预测结果。仿真实验结果表明,D-S证据理论有效地解决了评价冲突和主观偏差问题,循环神经网络使得网络安全态势预测结果的精度和鲁棒性都得到了提升。     

基于神经网络和证据理论集成的钻井过程状态监测与故障诊断

钻井过程状态监测与故障诊断是钻井系统安全运行过程中的重要保障。基于信息融合原理,先建立钻井过程参数子空间和子神经网络进行初级融合,形成对钻井故障辨识框架中各故障模式的证据支持,再利用D-S证据理论将子网络输出所形成的证据进行融合,得到各故障模式的置信区间,很好地实现了钻井状态识别。试验结果表明,基于神经网络和证据理论集成的融合算法降低了神经网络的复杂性,提高了神经网络诊断过程的效率,集成融合算法可以很好地提高钻井参数融合的准确性。     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

多级跟踪微分带通滤波设计及柴油机转矩重构

针对同时带有高频和低频干扰的信号设计了一种多级跟踪微分带通滤波器,给出了跟踪信号和微分信号的计算方法;以船用16PC2-6柴油机的实测瞬时转速为例进行了仿真研究;在建立柴油机系统动力学模型的基础上,利用瞬时转速的跟踪信号和微分信号实现了柴油机指示转矩的预测.仿真结果表明：采用该多级跟踪微分器可以获得瞬时转速的高品质跟踪信号和微分信号,适用于柴油机的转矩重构.     

小型船舶综合全电力推进实验平台的研制

介绍了小型船舶综合电力推进实验平台的机械和电气设计方案及相应的系统控制模型.平台主要由推进、模拟负载和测量三个子系统组成.推进系统主要由变频驱动装置、操作监控台、推进电机构成;模拟负载系统由交流电动机、四象限变频驱动装置、监控系统及负载模型软件组成;测量系统由转速传感器、转矩传感器以及PLC组成.     

基于瞬时转速信号的柴油机角域转换方法

针对往复机械故障分析诊断中通过平均转速等间隔划分角度的方法诊断效果不精确的问题,提出了一种利用瞬时转速对柴油机时域信号进行角域转换的方法。分析了转速波动较大工况下平均转速等角度划分方法中影响相位偏差产生的主要因素,根据转速波动量的大小以及预期的角域精度范围设定阈值参数,再通过该阈值实现角域转换方法的自动选择。研究结果表明,在转速波动工况下采用瞬时转速对时域信号进行角域转换能够有效避免相位偏差,为基于角域的柴油机故障诊断奠定基础。     

Dynamic characteristics of an intestine capsule robot with variable diameter

This paper proposes an intestine capsule robot with variable diameter. It is driven by external rotating magnetic field and has the function of automatic radial clearance compensation. An external magnetic field generating device and a capsule robot with variable diameter are developed. Radial dynamic balance equation and kinematics equation of the capsule robot traveling inside flexible elasto-wall environment are established, and dynamic characteristics of the capsule robot inside flexible elasto-wall pipe and rigid wall pipe environments are analyzed and compared. Simulations and experiment results show that its dynamic characteristics in both pipes are almost the same. Under the action of radial clearance compensation, fluid dynamic pressure around outer surface of the capsule robot and its propulsion, as well as its adaptability to diameter change range, are significantly improved. Its propulsion and moving speed are controlled by adjusting rotating angular speed of the rotating magnetic field. This innovative capsule robot with radial clearance compensation has a promising prospect for inside intricate gastrointestinal (GI) tract in non-invasive therapy applications.     

用一个线阵CCD检测刚体瞬态平面运动的研究

介绍高速外触发式远距离驱动线阵ＣＣＤ传感器及其数据采集系统,利用该套系统测试刚体的瞬态平面运动,获得了被测刚体的角位移、角速度及其特定点的位置、角速度。测试结果与其他方法的测试结果比较,比较吻合。     

组合合页式扑翼在悬停状态下的三维仿真分析

通过观察鸟类扑翼飞行的运动特征,研究了一种新型组合合页式扑翼推进技术.介绍了组合合页式扑翼推进技术的基本原理,建立了其运动学和动力学模型;在此基础上,通过联合求解动力学方程和三维纳维斯托克斯方程,对组合合页式扑翼在恒定速度下的低频大行程往复运动进行仿真,以分析组合合页式扑翼在2自由度运动时的运动特征和空气动力学特性.结果表明:所提出的扑翼推进方式在悬停状态下能够产生持续的正升力;在相同的往复速度下,增大运动行程可以降低1个周期内过渡状态所占的比例,但平均升力系数随之减小;当运动频率约为2Hz时,其平均升力系数可以达到3.0以上.     

自动玻璃推送装置结构与控制流程设计

针对人工放置玻璃原料效率低下的问题,提出一种玻璃原料自动推进装置。利用丝杠副作为传动装置,设计加工架板作为支撑部件,利用直线导轨支撑与引导原料,通过伺服电机提供动力。并且对关键零部件进行了有限元分析以验证结构强度。最后探讨了基于伺服电机的总体控制方案及流程设计,研究了系统控制总体流程。结果表明:该自动推进装置结构合理,精确度高,成本较低,效率高且有效地提高了经济效益。     

变转速齿轮箱振动信号监测的无键相时域同步平均方法

为了克服传统时域同步平均方法应用中需要键相信号及恒定转速的要求,提出了一种不需要键相信号的变转速齿轮箱振动信号时域同步平均方法.该方法通过振动信号时频域滤波及滤波信号的瞬时相位计算来估计齿轮箱的瞬时转速,通过时原始振动信号的等角度间隔重采样来消除转速变化的影响,并用重采样信号进行了时域同步平均.变转速齿轮箱实验台的实验数据分析表明,该方法可以准确地估计变转速齿轮箱的瞬时转速,从而消除了齿轮箱转速波动对振动信号的影响.重采样信号的时域同步平均结果为齿轮监测诊断提供了有效信息.     

ARM在转台弹载机构测试技术中的应用

高速旋转弹丸角运动的陀螺模拟测试是弹载机构物理仿真系统的关键技术之一．该文在建立弹载机构角运动模拟装置的基础上,摒弃了传统的碳刷机构测试方法,提出了一种基于ARM处理器嵌入式系统的弹载机构运动测试新方法。ARM处理器具有强抗干扰能力、存储量大、速度快和集成度高等优点。该测试系统能直接将动作参数高速存储,并较好地解决陀螺模拟试验装置中弹载机构受外界环境影响较大的问题。在高速条件下,正确地测出弹载机构的动作参数．为正确模拟和测试高速旋转弹丸角运动奠定了基础。     

三相电压型SVG的直接电流控制方法及仿真

分析了采用三相电压型逆变器为主电路结构的静止无功发生器(SVG)装置的工作原理。通过对比不同控制方法的优缺点,采用了基于瞬时无功功率理论的三角波直接电流控制方法。该方法具有控制精度高、稳态性能好、瞬时响应快等优点。对其做了MATLAB仿真研究,结果表明,无功情况得到了很好的补偿,验证了设计方法的可行性。针对不同IGBT开关频率,对逆变器输出波形做了比较分析。