基于核熵成分分析的热轧带钢自适应聚类分析

为提高热轧带钢力学性能离线检测的针对性和生产过程控制的实时性,提出利用聚类分析方法实现生产状态的聚类,对错分或离群样本进行力学性能的重点检测.常用的高斯核主成分聚类分析中假设数据服从正态分布,以方差大小提取核主成分,而实际生产数据分布复杂,拟采用核熵主成分分析,并自适应选取核参数和聚类数,实现生产状态的自适应聚类.利用实际生产数据进行方法验证,与核主成分聚类分析相比具有更好的聚类结果,聚类正确率从86.23％提高到96.51％,更加有效地提高了质量检测的针对性.     

制造方坯连铸机结晶器的时间─费用模糊规划

提出了用于网络计划的时间—费用分析的模糊决策规划，计算结果表明，算法的优化结果使决策者获得了更充分的决策余地。该算法应用于武钢方坯连铸机结晶器制造过程中     

基于CORBA的分布式远程故障诊断体系

提出了基于CORBA技术的分布式远程故障诊断系统的体系结构基本框架.讨论了实现这种远程故障诊断系统的关键技术,如POA策略、命名服务、事件服务和CORBA组件模型以及数据库集成等.重点介绍了企业级诊断系统和远程诊断系统的基本功能模块和实施细节.     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

基于结构谱的中厚板表面缺陷识别方法

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法.     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难.通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析.通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变.实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法.     

一种用于模式分类有监督的模糊ART神经网络

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ＡＲＴ网络构成一个有监督的模糊ＡＲＴ神经网络模型,这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力,对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与ＢＰ网络进行了比较性实验,结果表明：该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性。     

金属材料内部非金属夹杂超声检测的数值模拟

在金属材料内部夹杂物的超声检测中,如何通过检测获得的回波信号辨识夹杂物的属性和位置,一直是其重点和难点问题.通过建立包含夹杂物缺陷的二维金属板模型,采用有限元数值模拟的方法,对材料内部超声波场进行计算,获得了两种最典型的夹杂物Al2O3和TiN,以及二者在材料内部不同深度时的超声回波信号.研究了夹杂物类型和夹杂物深度对超声回波时域波形以及对界面波、夹杂物缺陷回波和底面回波频谱分布的影响规律.     

基于设备诊断的多目标马尔柯夫决策规则

从技术和经济两个方面综合考虑，用多目标马尔柯夫规划解决设备诊断与决策的连接问题，给出了一个数值仿真实例。     

基于设备诊断的多目标马尔柯夫决策规划

从技术和经济两个方面综合考虑，用多目标马尔柯夫规划解决设备诊断与决策的连接问题，给出了一个数值仿真实例。