最小费用树

本文在赋边权w和顶点权θ的网络中,建立了最小费用树问题的网络模型。文中对问题的复杂性进行了讨论并给出了求解问题的算法     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

混沌振子在转子系统早期碰摩故障检测中的应用

根据Duffing方程解的特性设计出混沌振子 ,利用混沌振子对噪声的免疫力和对小信号的敏感性对微弱信号进行检测 ,并将此方法应用于转子系统早期碰摩故障检测中 ,结果表明此方法简单、可行。     

边界扫描测试仪软件系统开发

边界扫描是一种正在被人们普遍接受的可测试性设计技术 ,在电子设备测试和故障诊断中发挥着越来越重要的作用。本文介绍了开发的边界扫描测试仪样机的工作原理 ,并着重论述了其软件开发的几个重要问题。     

基于自适应原理的传感器增益故障诊断方法

基于自适应原理提出一种传感器增益故障诊断方法。首先将传感器增益故障表示为传感器偏差故障,再将其表示为执行机构故障,利用自适应原理估计出传感器偏差故障幅度,最后用最小二乘法估计出增益故障幅度。分别对有、无系统噪声和模型误差的情况进行了讨论,最后给出仿真结果     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

旋转整流器断路故障诊断分析

阐述了无刷励磁发电机的旋转整流器在正常工况下的换相原理和换相过程,理论解析了旋转整流器在正常和断路工况下的输入电流波形,定量分析了励磁机励磁电流谐波含量,证明了以励磁电流作为旋转整流器故障诊断依据的可行性。仿真和实验验证表明:定量分析谐波含量提高了旋转整流器的故障检测精确性,为无刷励磁发电机系统的故障诊断研究提供了判断依据。     

基于频谱的缺陷定位技术:逆向切片优于执行切片

一般情况下,缺陷定位技术的应用前提是必须存在测试预言,以判断测试用例的运行结果是失败或者成功,否则将无法使用。然而,在许多实际情况下,测试预言不存在或者很难定义,这就是著名的"预言家难题"。为了应对"预言家难题",利用蜕变测试,扩充了采用逆向切片基于频谱的缺陷定位技术的方法学,实现了其在无测试预言下的有效应用。基于上述研究,进一步对比了SFL技术中执行切片与逆向切片的缺陷定位能力。实验表明,在有测试预言和无测试预言两种情况下,逆向切片比执行切片具有更强的缺陷定位能力,并且公式GP19和ER1’相比于其他公式,更有可能达到最优结果。     

使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。