基于特征量融合和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合时域分析后使用主成分分析(principal component analysis, PCA)融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前5个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。     

鲁棒主元分析和稀疏表示方法在模拟电路错误检测中的应用

模拟电路错误检测问题,即重点是检测出模拟电路芯片存在错误后确定错误元件或参数的问题,对于进一步明确错误产生原因,在设计或制造中加以改进,有重要的意义.经典做法是通过预先设置错误,并仿真得到其对应的响应数据,构造"错误字典",然后将测试信号与错误字典进行比对,识别其属于哪一类错误类型.本文提出一种基于数据稀疏表示方法来进行错误类型识别的新方法,它计算属于不同错误类型的数据在所有类型的数据构成的空间中的展开向量,根据得到的稀疏向量来判断其所属错误类型.对于稀疏表示方法无法进行准确分类识别的情况,采用SVM作为二级分类器进行修正.存在某些错误类型,其响应数据构成的空间之间线性相关性较强,对于稀疏表示后属于其中之一类型的数据,采用传统的SVM方法来加以辅助分类.在两个实验例子中,与SVM,Ada Boost以及没有加SVM辅助分类的单纯稀疏表示方法相比较,本文方法有更高的错误类型识别正确率.     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.     

基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

西太平洋俯冲带岩石圈变形研究

全球海洋岩石圈的最大弯曲与大地震发生在俯冲带。当弯曲应力超过岩石承受范围,就会产生正断层和地震,海水沿着正断层进入上地幔并发生蛇纹石化,引发浅源地震并可能造成灾难性海啸。选取西太平洋最具代表性的日本、伊豆-小笠原、马里亚纳和雅浦俯冲带以及汤加-克马德克俯冲带,归纳近些年的地球物理观测及地球动力学模拟的结果,对比分析了不同俯冲带挠曲正断层的分布特征,并探讨了俯冲板块变形与地震之间的相关性,以揭示俯冲板片弯曲变形及相应的正断层与潜在板块水化特征。     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法.通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型.实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断.     

基于故障区分度DAGSVM的模拟电路故障诊断

为了提高模拟电路故障诊断的精度,针对现有DAG-SVM用于解决多类分类问题固有的不稳定性结构以及"误差累积"的特点,提出了一种基于故障区分度构建DAG-SVM的新方法。根据从不同测试点获取的故障数据信息,定义故障区分度,并以此为依据优化DAG-SVM的拓扑结构,从而消除DAG-SVM结构固有的不稳定性,获得稳定而较高的诊断精度。实验结果表明,与现有的"1vs 1"SVM、DAG-SVM及其改进方法相比,该方法在诊断精度上有明显提高,对于模拟电路的故障诊断具有很好的借鉴意义。     

传感器故障非线性系统的快速抑制初态误差迭代学习控制

针对一类带有传感器故障的非线性系统提出了一种新的迭代学习控制算法,该算法在任意初态条件下,结合开环D型迭代学习律,设计一个随迭代次数增加而缩短的时间段,该时间段控制器对状态偏差进行修正,使系统跟踪误差收敛到与初态误差无关的界内,仅由系统自身不确定性和干扰决定。进而基于λ范数理论选取适当的控制增益,抑制传感器故障带来的跟踪误差,并给出控制算法的一致收敛性和误差的有界性证明。注塑机系统的速度控制仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于双谱和PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承信号的非线性、非高斯性,提出了一种基于双谱和纠错编码支持向量机（error-correcting output codes support vector machine,ECOC-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。使用故障轴承振动信号双谱特征构造特征向量,在SVM的训练过程中,使用微粒群算法（particleswarm optimization,PSO）对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明该方法能获得较高分类准确率。     

面向集群的消息传递并行程序容错系统

为了保证大规模集群系统的可靠性和可用性,设计并实现了一个面向集群消息传递并行程序的容错系统。该系统采用检查点设置与卷回恢复技术,提出了基于内存排除的退出重进入并行环境策略,实现了对用户程序完全透明的容错功能、进程迁移以及系统自动重构。实验结果表明:检查点设置和系统恢复开销小于10%,符合大规模并行程序容错功能的要求。该系统提高了集群系统的可靠性和可用性,其设计结构和实现方法可以方便地移植到其他消息传递系统。