基于RTSWMFE,IS-GSE与COOT-SVM的行星齿轮箱故障诊断 被引量：1

1

作者 戚晓利 杨艳 +1 位作者 崔创创 程主梓 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期132-139,205,共9页

针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于精细时移加权多尺度模糊熵(refined time⁃shift weighted multiscale fuzzy entropy,简称RTSWMFE)、改进监督型几何和统计保持流形嵌入(improved supervised geometry and statistics⁃pre... 针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于精细时移加权多尺度模糊熵(refined time⁃shift weighted multiscale fuzzy entropy,简称RTSWMFE)、改进监督型几何和统计保持流形嵌入(improved supervised geometry and statistics⁃preserving manifold embedding,简称IS⁃GSE)和白骨顶优化算法支持向量机(coot optimization algorithm support vector machine,简称COOT⁃SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用RTSWMFE提取高维故障特征信息;其次,采用IS⁃GSE对高维特征进行降维,提取出敏感、低维的特征;最后,将低维特征输入COOT⁃SVM中进行识别分类。行星齿轮箱故障诊断实验结果表明:IS⁃GSE方法采用余弦相似度与欧式距离相结合的距离度量方式,并融入监督学习思想,降维效果较佳;COOT⁃SVM方法对经RTSWMFE和IS⁃GSE二次提取的故障特征识别精度达到100%。 展开更多

关键词 故障诊断 行星齿轮箱 精细时移加权多尺度模糊熵 改进监督型几何和统计保持流形嵌入 白骨顶优化算法优化支持向量机

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基于Simulink仿真的电子加速器控制方法研究 被引量：2

2

作者 岳宏伟 李中平 +4 位作者 周有为 曹树春 任洁茹 张子民 赵永涛 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第1期197-204,共8页

电子加速器广泛用于材料改性、消毒灭菌和污水处理等领域。然而,在实际应用中束流强度的控制存在无法快速、准确调整的问题,大大降低了生产效率。为了解决电子加速器中束流变化的非线性、时变性和不稳定性问题,本文采用了PID算法、模糊... 电子加速器广泛用于材料改性、消毒灭菌和污水处理等领域。然而,在实际应用中束流强度的控制存在无法快速、准确调整的问题,大大降低了生产效率。为了解决电子加速器中束流变化的非线性、时变性和不稳定性问题,本文采用了PID算法、模糊PID算法和模糊神经网络PID算法,并利用MATLAB中的Simulink构建了相应的控制系统仿真模型,对这3种算法的性能进行了比较。通过对比PID算法、模糊PID算法和模糊神经网络PID算法的仿真结果可知:模糊PID算法在稳定时间、超调量、加入扰动后稳定时间方面分别降低了59.6%、48.9%、64.9%;模糊神经网络PID算法在稳定时间、超调量、加入扰动后稳定时间方面分别降低了77.9%、79.6%、87.1%。模糊PID算法和模糊神经网络PID算法有望提高电子加速器束流控制的精度和效率。 展开更多

关键词 电子加速器 PID算法 模糊PID算法 模糊神经网络PID算法 SIMULINK

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一类模糊运输问题及其混合智能算法 被引量：7

3

作者 钟波 张先君 彭涛 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期95-97,123,共4页

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题.并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型.此外,考虑到模型涉及... 研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题.并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型.此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解.最后,数值例子表明算法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 模糊运输问题 机会约束规划 相关机会规划 遗传算法

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智能输液监控系统的设计与实现 被引量：12

4

作者 徐光宪 郭琳 陆伟 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期119-121,共3页

文章设计一种智能输液监控系统,系统以STC89C52单片机为核心。在保证输液安全与卫生的前提下,实现自动检测并显示液体的点滴速度,控制滴速以及对异常情况进行声光报警等功能。采用红外对管检测滴速信号,利用带有偏心轮的步进电机控制液... 文章设计一种智能输液监控系统,系统以STC89C52单片机为核心。在保证输液安全与卫生的前提下,实现自动检测并显示液体的点滴速度,控制滴速以及对异常情况进行声光报警等功能。采用红外对管检测滴速信号,利用带有偏心轮的步进电机控制液滴速度,软件模块基于模糊PID控制算法实现对步进电机转动角度的精准控制。该系统工作稳定,操作简便,成本低廉,在临床静脉输液中具有实际意义。 展开更多

关键词 智能输液 STC89C52单片机 步进电机 模糊PID控制算法

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基于改进HHT方法的电力系统广域阻尼控制 被引量：3

5

作者 杨培宏 魏毅立 +1 位作者 张继红 刘斌 《电测与仪表》 北大核心 2012年第12期60-63,96,共5页

精确地提取电力系统低频振荡模态参数是广域阻尼控制的核心。本文提出了一种改进的希尔伯特-黄变换方法,该方法能够从实测数据中精确地辨识低频振荡模态。改进的HHT算法是将经验模态分解得到的第一个固有模态函数的瞬时幅值和频率进行... 精确地提取电力系统低频振荡模态参数是广域阻尼控制的核心。本文提出了一种改进的希尔伯特-黄变换方法,该方法能够从实测数据中精确地辨识低频振荡模态。改进的HHT算法是将经验模态分解得到的第一个固有模态函数的瞬时幅值和频率进行归一化计算,分离出间断信号,消除低频振荡模态的混叠现象,根据辨识的各模态进行阻尼比计算。将该阻尼比作为电力系统广域阻尼控制系统的反馈量,进而通过模糊粒子群算法实时优化电力系统稳定器的参数,从而使系统在不同的运行方式下都有充足的阻尼。仿真结果验证了该方法能够有效地抑制互联电网的低频振荡,提高互联电网的安全稳定性。 展开更多

关键词 希尔伯特-黄变换 经验模态分解 电力系统稳定器 模糊粒子群算法 广域阻尼控制

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电站直热锅炉均匀流量控制适应式模糊数学优化方法 被引量：1

6

作者 徐建军 曲洪权 应俊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第5期70-72,共3页

电站直热锅炉燃烧系统要求三管流量均匀控制。在分析偏流成因的基础上 ,提出了以三管出口温差为输入 ,调节阀开度为控制量的模糊控制方案。解决了燃烧过程中的加热管结焦问题。加热管使用寿命提高三倍以上。

关键词 电站 直热锅炉 均匀流量控制 适应式 模糊数学 优化方法 燃烧系统

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基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识 被引量：7

7

作者 刘福才 窦金梅 王树恩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页

将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。 展开更多

关键词 T—S模型辨识 群智能算法 遗传算法 菌群优化算法 粒子群算法

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基于数字积分法的模糊可靠性计算模型

8

作者 汤礼东 宋保维 +2 位作者 毛昭勇 郑珂 沈松波 《机械设计与制造》 2004年第6期1-3,共3页

在研究系统的模糊可靠性问题时，对模糊可靠度的计算是一个十分困难的问题。为了解决此问题，提出一种基于数字积分法的模糊可靠性计算模型，它重点解决工程实际中的随机应力—模糊强度模型问题。在此基础上提出一种模糊可靠性的数学运... 在研究系统的模糊可靠性问题时，对模糊可靠度的计算是一个十分困难的问题。为了解决此问题，提出一种基于数字积分法的模糊可靠性计算模型，它重点解决工程实际中的随机应力—模糊强度模型问题。在此基础上提出一种模糊可靠性的数学运算法则，它可以用来计算机械部件、传感器、电子单元等的模糊可靠性。基于这种计算模型，提出一种计算鱼雷圆柱形壳体模糊可靠性的方法，它为鱼雷可靠性分析建立了一种系统组成单元模糊可靠性的基础。最后通过实例进行了计算分析，计算结果证明这种方法与工程实际是一致的。 展开更多

关键词 数字积分 模糊可靠性 广义随机应用-广义模糊强度模型

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垂直轴风力机变径控制系统研究

9

作者 孙兵 《可再生能源》 CAS 北大核心 2014年第6期781-786,共6页

针对垂直轴风力机不能通过偏航系统进行风力机转速控制,仅靠发电机转矩控制又难以从根本上保证风力机安全稳定运行的状况,从机械结构和自动控制入手,设计了一种有助于风力机转速控制的风轮半径可调节装置,基于嵌入式系统、实时操作系统... 针对垂直轴风力机不能通过偏航系统进行风力机转速控制,仅靠发电机转矩控制又难以从根本上保证风力机安全稳定运行的状况,从机械结构和自动控制入手,设计了一种有助于风力机转速控制的风轮半径可调节装置,基于嵌入式系统、实时操作系统和选择型复合模糊控制策略开发了相应的控制系统,实现了不同风速下的垂直轴风力机变径控制。在介绍变径机构组成的基础上,重点分析了控制系统的硬件和软件设计方法。实际运行结果表明,该控制系统能够在有效改变风力机风能利用效率的同时,保证风力机安全运转并满足转速控制要求。 展开更多

关键词 垂直轴风力机 变径机构 嵌入式控制系统 模糊算法 实时操作系统

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基于模糊C均值聚类-支持向量机的海底沉积物分类识别 被引量：3

10

作者 尤加春 毛慧慧 +1 位作者 段文豪 李红星 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期122-130,共9页

在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法... 在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法上,分别采用支持向量机(SVM)和模糊C均值聚类(FCM)算法对采集的数据进行分类,为使支持向量机分类识别率达到最大,引入差分进化算法对支持向量机中关键参数进行最优化搜索,并研究了向原始地震记录中加入10%,30%,50%的高斯白噪音时算法的稳定性。在分析了这两种算法分类识别的正确率及其各自的优缺点后,提出了海底底质分类识别的两步法,即(1)先利用模糊C均值聚类进行一粗糙的预测分类,在每一类中挑选聚类性较好的数据作为支持向量机的训练样本;(2)将上一步中筛选的样本作为支持向量机的训练样本,并用差分进化算法优化支持向量机分类参数,再利用训练好的支持向量机对其余数据做预测分类。鉴于计算机数值模拟的可重复性、高效快速性及本文提出的模糊C均值聚类-支持向量机方法的鲁棒性,为便于开展进一步研究,归纳总结了一套行之有效的采用计算机数值模拟技术开展海底底质分类识别研究的一般化流程。 展开更多

关键词 双相-随机介质 模糊C均值聚类(FCM) 支持向量机(SVM) 差分进化算法

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雷达数据关联中动态加权模糊C-均值聚类算法研究 被引量：1

11

作者 张冰冰 于洋 +1 位作者 刘砚菊 陈亮 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第5期22-25,29,共5页

针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜... 针对雷达本身及测量的运动目标淹没在大量的杂波中而导致所测数据的不准确问题,文中对雷达测量的大量目标数据进行卡尔曼滤波,以减少数据关联时的计算冗余量;并对模糊C-均值(C-Means)聚类算法进行改进,改进后的算法利用实时目标航迹斜率的变化率对传统的模糊C-Means聚类算法进行动态加权,从而使模糊C-Means聚类算法的目标函数最优化,优化后的目标函数确定的聚类中心更加逼近目标的实际值,从而保证数据关联的准确度,并减少了计算时间,提高算法的效率。仿真实验表明,将文中基于目标航迹斜率变化率动态加权的模糊C-Means聚类算法应用于曲线运动目标的数据关联中,与传统的模糊C-Means聚类算法相比,可以提高数据关联准确度和效率。 展开更多

关键词 航迹斜率变化率 模糊C-Means聚类算法 加权的模糊C-Means聚类算法 曲线运动目标 均方根误差

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基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测 被引量：8

12

作者 周杉杉 李文静 乔俊飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期509-516,共8页

针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component... 针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。 展开更多

关键词 PM2.5 预测 PCA 递归模糊神经网络 自组织 自适应梯度下降

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