基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断

引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率.     

自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

一种基于小波的电网谐波检测新方法

在电力系统中存在许多非线性负载,由此产生的谐波对电网的电能质量造成很大的影响.为了保证电网的电能质量,必须监测由此产生的谐波.首先讲解用于谐波检测的小波变换的理论,其次在MATLAB中用FFT、小波分解和小波包变换三种方法对由电焊机产生的谐波电流进行了仿真分析与计算.仿真结果表明:小波分解能够有效地分离基波,小波包变换能够分离任意次谐波.该方法具有普遍适用性,与使用昂贵的专用测量仪器相比,不失为一种好的替代方法.     

基于Haar小波变换的信号到达时间估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号的到达时间估计算法。先利用相关检测算法,对信号的起止时间进行粗估计。在检测到信号的条件下,估计出信号频率并将其变换至基带,在一定尺度下对基带信号作Haar小波变换,检测出小波变换模值的峰点位置作为到达时间精估计。给出了小波尺度选取的原则,并推导了到达时间估计的克拉美罗限(CRLB)。计算机仿真表明,信噪比达6 dB时,到达时间估计的均方根误差小于0.8倍的采样间隔,实现了对信号到达时间的精估计。     

基于熵权的模糊物元决策

熵权是根据评价指标及其属性值的固有信息确定的.根据Vague集理论和物元理论,结合信息熵的概念,将熵权引入模糊物元决策中,介绍了Vague集的相关概念,定义了Vague复合物元.根据Vague排序函数定义熵权,并确定了模糊物元决策的理想解.在同时考虑专家权重和熵权的基础上,对各方案物元进行了综合评价.最后,以1个具体的数例说明如何运用本文所提出的方法.     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

非独立准则的MCDM问题权重确定方法

在很多多准则决策(MCDM)问题中,准则之间都是存在关联的.由于准则的替代和互补关系,综合评价时不仅要确定准则的权重还要确定准则间的相互关系,因此给决策者的工作带来很大困难.文章在分析了准则间非独立的MCDM问题的性质的基础上,提出了利用已知的样本数据以及专家事先给定的部分偏好权重信息情况下确定相关联准集权重的方法,并在最后给出算例.     

小波分维估计法在三峡水库汛期 洪水分期中的应用

汛限水位分期控制能在不降低水库防洪标准的条件下提高水能资源利用效率,而洪水分期是汛限水位分期控制的前提.以三峡水库洪水资源高效利用为背景,在分析三峡水库上下游水文气象特征的基础上,根据水文序列的自相似性,由统计分析法确定了宜昌站洪水分期数目,并选择Db4为小波基,以Mallat算法为基础,提出了小波分维估计法计算模式并计算了宜昌站各分期的分维数,最后确定了三峡水库的汛期洪水分期。结果表明,以小波分维估计法划分的洪水分期与传统研究分期结果一致,但小波分维估计法计算简便,所得分维数结果稳定,表明小波分维估计法应用于洪水分期是可行的和有效的.     

基于方法集的农业产业化综合评价模型

为了对农业产业化作出全面、科学的评价,应用主成分分析、模糊综合评价、灰色评价、集对分析和人工神经网络构成方法集对其进行综合评价.该模型首先通过KENDALL-W协和系数法对各评价结果进行事前一致性检验,在保证各方法评价结果具有一致性检验的前提下再运用算术平均组合评价模型、Borda组合评价模型和Copeland组合评价模型三种组合评价方法对各方法的评价结果进行组合评价.为了衡量组合评价的结果与各评价方法的评价结果是否吻合,又应用Spearman等级相关系数进行组 合评价方法的事后检验,并根据Spearman等级相关系数的大小, 选出最优的组合评价方法. 最后,通过对环洞庭湖区23个县市农业产业化发展水平的实际评价验证了本方法的有效性.