【摘 要】
：
针对间歇过程数据呈现的多阶段性、强耦合性以及非线性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和改进灰狼优化算法及核极限学习机的(KELM)间歇过程故障诊断方法.考虑间歇过程
【机 构】
：
西南交通大学机械工程学院,成都 610031;轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室,成都 610031;西南交通大学机械工程学院,成都 610031
论文部分内容阅读
针对间歇过程数据呈现的多阶段性、强耦合性以及非线性等特点,提出一种基于核熵成分分析(KECA)和改进灰狼优化算法及核极限学习机的(KELM)间歇过程故障诊断方法.考虑间歇过程数据的多阶段性,利用K均值算法对数据进行阶段划分,将整个过程划分为若干子阶段;针对间歇过程数据的强耦合性与非线性,引入核熵成分分析算法对原始故障数据进行特征提取,获得数据深层特征;利用核极限学习机作为分类器,并通过改进种群初始化策略与收敛因子的改进灰狼算法进行分类器参数智能寻优,进而获得最优分类器,实现间歇过程各阶段的故障诊断.最后通过青霉素仿真实验数据进行模拟实验和对比实验,验证了该方法的可行性和优越性.
其他文献
针对传统k近邻故障监测算法中仅考虑近邻样本观测信息的问题,提出了一种基于多块信息提取和马氏距离的故障监测方法.通过挖掘原始数据中隐含的累计信息和变化率信息,提升了传统k近邻故障监测算法对微小偏移和脉冲振荡等故障的监测性能.同时结合观测数据构建三类信息子块,基于马氏距离与贝叶斯融合策略,构造出新的统计量进行监测.将所提方法进行数值仿真并应用于田纳西—伊斯曼(TE)过程和高炉炼铁过程故障监测,仿真结果
针对风电机组关键部件的运行状态识别问题,本文提出一种引入时间维度信息的降噪自编码器融合多个传感器信号进行关键部件运行状态识别的方法.首先通过训练学习SCAD A(supervi
2021年4月25～29日,由厦门大学、北京大学、电子科技大学联合举办的第十六届IEEE国际纳米/微米工程及分子系统大会(IEEE-NEMS 2021)于福建厦门顺利召开,共有来自全球各地的500
针对无先验知识下,混合二进制协议数据帧难以识别分离的问题,提出了一种基于联合高斯混合模型(GMM)和自编码器的聚类方法。对于捕获到的未知二进制数据帧,首先通过栈式自编码器对其进行降维提取特征,并根据相应判别准则获取最佳聚类个数,最后使用改进了代价函数的自编码器对二进制数据帧进一步训练以提高聚类准确率。实验表明,该方法对网络二进制协议数据帧识别的准确率达到94%以上。
针对大多数同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping, SLAM)系统在动态场景下位姿估计不准确的问题,本文提出了一个基于语义先验的加权极线和深度约束的运动一致性检测算法,以此构建一个室内动态场景下的视觉SLAM系统.该系统首先对输入图像进行语义分割,获取潜在运动特征点集合;其次对图像非潜在运动区域进行特征点提取,获取帧间变换的初值,利用加权的极
故障模式、影响及危害性分析(FMECA)中基于风险优先数(RPN)的危害性分析方法,通常用来识别风险因素,确定关键故障模式和薄弱环节,提供决策依据.传统RPN中评价信息都是确定性
针对环境混合能量收集(天线)的小型化设计目标,设计一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电材料的双频段共面波导(CPW)天线.天线的主要辐射单元为矩形铜皮贴纸,两侧对称的L型铜皮贴纸
针对信息物理系统(cyber-physical systems, CPS)中重放攻击的检测问题,提出一种基于系统性能指标的量测噪声编码方案.首先对重放攻击进行简单描述;其次根据给定的系统性能变化范围计算可容许的最大测量噪声干扰,并将其加到传感器输出端对测量值进行编码,同时在滤波器端对测量值进行解码;采用渐消卡尔曼滤波算法对系统性能进行实时估计.正常情况下系统达到稳态时性能指标值也趋于固定值,当遭受
为应对侧信道能量信息泄漏检测中的多重t检验问题,提出了一种控制多重t检验过程的错误识别率并提升检验效力的泄漏检测方案.在对多重假设检验问题进行分析的基础上引入错误识
针对水面无人船控制系统中的重要组成部分之一的路径规划,本文基于快速行进平方法对其进行了研究.首先建立了路径评价函数,根据水面无人船所处的真实环境,对基于不同参数Sat规划所得路径的特征进行量化,从而选择适用于本海域的Sat值,以进行动态环境下路径规划的研究.之后,本文对快速行进平方法进行了适当改进,对路径规划过程进行了优化,当无人船没有碰撞危险时,仅使用快速行进平方法进行一次全局路径规划,而当无人船探测到障碍船只后,再利用快速行进平方法进行局部路径规划.并在此过程中对速度势场进行改良,人为加入不可航行区域