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题名基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价
被引量：2
- 1
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作者
杨建国
王敏鹏
李蓓智
吕志军
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机构
东华大学机械工程学院
东华大学教育部纺织装备工程技术研究中心
东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2012年第6期272-274,共3页
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基金
上海市重点学科项目建设资助(B602)
教育部纺织装备工程技术研究中心基金资助
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文摘
目前我国部颁纺纱锭子测试标准,只有单一速度,单一振幅,单一功耗三个指标。为了科学反映锭子的工作性能与状况,研制了纺纱锭子性能综合测试平台,对锭子性能进行综合评价。确定纺纱锭子性能常用要素:振幅、温度、噪音、功耗作为评价指标,提出一种基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价方法。运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定各项指标的权重,建立锭子性能综合评价的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)模型,进行训练和测试。分析结果表明了基于AHP和BP神经网络的锭子性能综合评价的有效性与正确性。
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关键词
锭子性能综合评价
AHP
BP神经网络
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Keywords
Comprehensive Evaluation of Spindle Performance
AHP
BP Neural Network
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于独立成分分析算法的纺纱锭子噪声测试
被引量：2
- 2
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作者
刘晓芝
杨建国
李蓓智
吕志军
马胤琛
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机构
东华大学机械工程学院
东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
东华大学教育部纺织装备工程技术研究中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第9期119-124,共6页
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基金
上海市重点学科建设资助项目(B602)
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文摘
纺纱锭子性能的优劣对生产效率和纱线质量具有决定性的影响。以纺纱锭子运转中的噪声信号和驱动电动机单独运转的噪声信号为考察对象,对纺纱锭子运转过程进行分析。利用频谱分析和快速独立成分分析(FastICA)算法将纺纱锭子运转噪声信号的分离信号与驱动电动机单独运转的噪声信号主频率进行对比,38.88%分离主频率与驱动电机单独运转的噪声主频率一致,44.44%分离主频率与驱动电动机单独运转的噪声主频率相近,最小误差为0.05%。实验与分析结果表明,FastICA算法用于噪声源信号主频率分离的有效性和正确性。
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关键词
纺纱锭子
FASTICA算法
噪声
信号分离
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Keywords
spinning spindle
FastICA algorithm
noise
signal separation
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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