模拟电路故障诊断方法解析

阐述了模拟电路故障诊断的必要性和意义,分析了模拟电路故障诊断的研究现状.针对模拟电路故障诊断过程,对模拟电路故障诊断算法包括常规的方法和智能方法进行了简要阐述,指出各自的特点,并指出了该领域的研究热点和发展方向.     

光谱信号智能机读传感器研究

目前国内其它从事光谱信号智能机读传感器和监定设备开发和生产的科研及企业尚未掌握非黑箱常光下操作、体积微型化、低能耗、机读等关键技术.本文提供了一种能够自动识别各类激光照射于相应上转换或下转换材料所发出上转换或下转换光谱的传感器的检测方法、检测系统和检测设备,能克服现有方法的不足,具有非黑箱常光下操作、结构紧凑、体积微型化、低能耗、能输出数字或模拟信号、机读的特点.该产品既保证了光谱机读信号的激发、监测及转换输出,又可以方便地支持现有市场上各厂家大部分验钞机型的升级.     

DTBSVM的向量投影法在变压器故障诊断中的应用

文章将向量投影法应用在变压器故障诊断中,解决了如何构建有效SVM 层次的问题。按照类与类样本集之间的相交情况,利用欧氏距离和径向基函数计算类与类的空间距离和类间可分性测度,根据可分性测度进行排序,设计比较合理的层次结构进行分类。这种方法建立的故障诊断模型,是一种一对多、多对多分类相结合的故障诊断模型,用于解决多分类问题效果较好;这种方法对于 N类分类问题,只需构造（N-1）个SVM分类器,并且不存在不可识别的区域,分类过程比较快速,具有较好的泛化能力。实验证明与传统的三比值法和神经网络方法相比,所提出的方法在故障诊断的正判率上都有了提高,具有较好的实用价值。     

基于ARM的心电接收机的设计与实现

设计一款无线便携式心电监护仪．无线便携式心电监护仪以Cortex-M3内核处理器为控制核心,能够实时监控和显示所接收到的心电信号,适应当前多元化、网络化、信息化的监护需求．     

WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

一种迭代改进的球向量机故障诊断算法

针对往复式压缩机故障数据规模大、常规诊断算法训练时间长的问题,提出了一种迭代改进的球向量机算法(IIBVM).该算法将多个传感器采集到的压缩机不同工况下的运行数据输入球向量机进行训练,在训练过程中,增加了缓存用量,并在采样中跳过点积大于当前最远点点积的缓存点;引入缓存校正措施,每隔数次迭代即用点积和球心模计算公式对缓存中的数据进行一次校正;将距球心小于某个安全距离的点标记为无效点,并在下次采样到无效点时直接跳过;若核向量个数连续几次迭代保持不变,则提前终止迭代.训练后将新的压缩机运行数据代入决策函数,实现压缩机的故障诊断.在4个UCI标准数据集和实测的压缩机气阀故障数据集上进行的对比实验结果表明,IIBVM算法与球向量机算法相比,训练时间最多可降低50％,支持向量个数最多可减少18％.     

基于迭代式RELIEF和相关向量机的黄瓜图像识别方法

针对目前采摘机器人在图像处理实时性以及识别准确率方面的要求,提出一种基于迭代式RELIEF(I-RELIEF)的相关向量机的算法.该算法首先通过将获取到的样本像素信息输入到I-RELIEF的模块中,计算出样本信息中各特征在分类过程中的权值,即各特征对类别的影响程度;然后将带权值的样本信息输入到相关向量机的算法模块中进行训练后得到像素分类器;最后用得到的分类器去预测未知像素来对像素进行分类,实现对黄瓜果实图像的分割.实验结果表明,这种图像像素分类器对于温室条件下的黄瓜像素的识别率达到80%以上,误识率不到27%,两者的比值达到3.0以上.     

Wordfast Classic多种格式文件翻译方法举隅

以PowerPoint文件为例,在总结使用WFC翻译PPT文件的常规方法的基础上,提供了一种新的基于WFP 3.0译前译后处理的翻译方法,译员还可以通过该方法翻译诸如IDML/INX,MIF,TTX,XLS/XLSX等任意格式的文件.     

滤料过滤效率的数值预测研究

以耐高温滤料过滤效率的试验数据为基础数据,分别采用LS-SVM、RBF神经网络和BP神经网络3种方法,以空气温度、过滤风速、发尘浓度作为输入,过滤效率作为输出训练算法,预测不同测试条件下滤料的过滤效率,并对3种算法的预测结果进行了对比分析.结果表明,采用LS-SVM无论从预测精度还是运行时间上,预测效果都最为理想;LS-SVM的过滤效率预测模型与RBF、BP神经网络相比,平均绝对百分比误差最小,程序运行时间最短.     

多机电力系统非线性大干扰抑制控制器设计

针对具有励磁控制的多机电力系统,为避免以往由简单估计干扰上界或不等式放缩带来的保守性,将backstepping与minimax方法相结合提出了一种非线性大干扰抑制控制方法.考虑系统受到发电机发生机械功率扰动等突发性大干扰,设计了非线性大干扰抑制控制器,确保多机系统具有良好的鲁棒性和对大干扰的不敏感性.以两机系统为例进行仿真实验,结果表明这种控制方案可有效改善多机电力系统的暂态稳定性.