基于快速留一交叉验证的核极限学习机在线建模

提出了一种基于快速留一交叉验证(FLOO-CV)的在线核极限学习机(OKELM),以逐次增加新样本与删除旧样本的方式进行在线训练;设计了一种无需人为设定、能够根据系统过程特性自适应改变的FLOO-CV预测误差阈值,根据误差阈值仅引入预报误差较大的样本对模型进行更新,以提高模型的稀疏性和泛化能力;利用Hermitian矩阵求逆引理实现了对网络输出权值的递推求解,减小了在线存储空间和计算时间.经混沌时间序列预测和连续搅拌釜式反应器的过程辨识结果表明,相比于离线核极限学习机、无稀疏策略的在线核极限学习机和在线序贯极限学习机,OKELM具有更快的计算速度和更高的学习精度.

柴油机振动信号分形特征诊断的改进算法

分析了目前利用振动信号的分形特征进行柴油机状态诊断中,影响分形维数计算结果一致性的因素,并根据柴油机故障诊断的特点,在柴油机振动信号提取时,利用等角域跟踪采样方法消除转速波动对采集振动数据产生的变化;然后,在关联维数计算时,针对分形无标度区间的截取提出了采用多段平均加阈值的计算方法来扩大无标度区的范围,为分形无标度区间的截取提供一种新的方法。通过仿真数据和实际测试数据对研究方法进行了验证。

基于平行因子分析的振动信号盲分离方法研究

发动机缸盖振动信号为卷积混合信号,为消除延时滤波的干扰,提出了平行因子分析和快速独立成分分析结合的盲源分离方法,并对振动仿真信号与缸盖振动信号进行分析,结果表明:消除干扰后,分离得到的信号有更高的信噪比。利用分离信号的奇异值特征向量动态聚类对发动机进行故障诊断,应用实例表明:消除延时滤波影响后,发动机故障诊断精度提高47.17%。

油液监测技术的现状与发展

本文简述了油液监测技术在我国应用和研究的现状，重点讨论了油液监测技术在今后的发展方向。

基于改进遗传算法的三轴磁场传感器校正方法研究

针对三分量磁场传感器存在三轴非正交性、三轴灵敏度不一致和零点偏移误差,不能满足磁场精确测量的问题,提出了一种基于改进遗传算法的三轴磁场传感器校正方法。建立了实际传感器的测量模型,分析了误差产生的机理,研究了误差校正的方法,设计了基于遗传算法和改进遗传算法的校正参数求解过程,通过仿真实验和实测实验,验证了校正方法的有效性和改进遗传算法的快速性,经校正后的三轴磁场传感器的测量精度得到大大提高。

基于多极限学习机在线集成的柴油机故障诊断方法研究

针对在线贯序极限学习机(OS-ELM)输出不稳定和过学习问题,提出了基于贝叶斯框架的多OS-ELM融合算法。首先通过在目标函数中引入输出矩阵的二范数,将线性回归问题转化为岭回归问题,改善OS-ELM的过学习问题。其次,构建多个OS-ELM分类器对训练样本进行学习,在贝叶斯框架下实现多分类器的在线集成,以提高分类器的输出稳定性。UCI数据集的试验表明,与改进前相比,本算法的分类准确率提高了1.07%～3.35%,100次试验的标准差降低了0.001 5～0.021 4。柴油机11种工况的故障识别准确率可达到96.86%。

非匀强磁场环境下三轴磁场传感器校正方法研究

针对三轴磁场传感器校正需要已知的匀强磁场环境的问题,提出了一种非匀强磁场环境下三轴磁场传感器校正方法。通过改变永磁体相对三轴磁场传感器的相对位置,建立了关于三轴非正交性角度、各轴灵敏度不一致数值和永磁体磁矩的误差校正模型,通过遗传算法优化得到三轴磁场传感器的三轴非正交角度和各轴灵敏度不一致数值。通过改变传感器磁轴方向,将两次反向磁场值取平均值得到了传感器各轴的零点偏移量。通过实验证明了非匀强磁场环境下三轴磁场传感器校正方法的正确性,为三轴磁场传感器实际工程校正提供了一种有效的手段。

基于润滑油光谱分析的柴油机磨损规律研究

基于某型柴油机在寿命考核期内润滑油光谱分析数据的分析,建立了发动机主要金属元素的磨损规律模型,结果表明,利用该模型得出的元素磨损趋势符合正常机械传动系统的磨损规律。

基于机油光谱分析的柴油机磨损规律建模研究

基于某型柴油机在寿命考核期内机油光谱分析数据的分析,提出了在利用磨损浓度值建模前进行数据预处理和利用时间序列建立磨损规律的方法,经实际检验,验证了该方法的正确性。

基于时间序列模型的发动机磨损状态诊断方法

基于发动机磨损变化的时间序列模型,提出基于模型的特征根位置诊断方法、Green函数诊断方法和残差方差变化的3种发动机磨损状态诊断方法,并通过仿真和发动机磨损实测数据对上述诊断方法进行了验证。特征根方法和Green函数方法是从产生观测数据的系统稳定性度研究磨损状态变化,而残差方差方法则是从观测数据的统计特性来研究系统的变化。特征方程根位置诊断方法对于判定磨损状态在理论上给出了严格的阈值,Green函数方法同样可以用来诊断系统的稳定性,但这一方法对于轻微的磨损现象表现出不敏感,而参差方差方法对系统的变化最为敏感。

发动机气门漏气故障的振动诊断研究

在对发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理研究的基础上，利用测取的振动信号和信号处理技术，提出了一种利用高频带与总频带能量比诊断发动机气门漏气故障的新方法。

基于磨损元素比例特征的发动机磨损状态诊断

针对不连续采样时的车用发动机磨损故障诊断问题,基于摩擦磨损原理和摩擦副元素之间的相关性,提出了基于比例特征的发动机磨损状态模糊优选诊断方法,建立了发动机磨损变化的比例模型,研究了摩擦副主要磨损元素之间在磨损过程中的比例关系,运用模糊优选理论实现了发动机磨损状态的诊断。通过典型磨损状态的油样光谱分析数据验证了该诊断方法的有效性,解决了车用发动机在不连续采样情况下的磨损故障诊断难题。

缸盖振动信号在发动机配气机构状态检测中的应用研究

本文分析了发动机缸盖的振动特性，建立了缸盖系统振动模型，对缸盖振动信号的时域和频域特性进行了分析，提出了反映气门间隙的特征参数，并进行了检测试验验证。

滚柱式超越离合器新的结构设计方法

本文分析了滚柱式超越离合器传统结构设计方法上所存在的缺点。提出了新的结构设计方法,使滚柱式超越离合器在结构尺寸相同的情况下,承载力矩提高一倍以上,并使它的工作可靠性、工艺性得到较大的改善。

基于小波系数包络谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于正交小波变换诊断滚动轴承故障的新方法，利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对高频段尺度域的小波系数进行包络细化谱分析，不仅能检测到滚动轴承故障的存在。

磁偶极子梯度张量的几何不变量及其应用

磁梯度张量系统姿态的变化将影响梯度场测量和数据解释的精度,使得具有坐标变换不变性特点的张量不变量成为磁梯度张量数据解释的研究热点.本文在对磁偶极子产生的磁梯度张量进行特征值分析的基础上得到了:测量点与磁偶极子位置形成的位置矢量、磁偶极子磁矩矢量与绝对值最小的特征值对应的特征向量垂直;位置矢量和磁矩矢量与最大及最小特征值对应的特征向量共面,且两矢量间的夹角可由磁梯度张量矩阵的特征值表示.最后,将本文所得磁偶极子梯度张量的几何不变量用于磁性目标的跟踪中,取得了较好的实时跟踪效果.

基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。

一种新的无线传感器网络传感器放置模型

传感器放置是传感器网络研究的核心问题之一.本文在DhillonS.S.的模型化传感器节点、障碍物和优先覆盖方法基础上,提出了一种新的高效覆盖传感器放置模型及整体局部覆盖算法.该模型着重考虑传感器探测范围的局限性,给出传感器探测角度和探测距离模型,修改了现有算法的初始化过程.理论分析和仿真试验充分验证了该模型的可行性和优良的覆盖性能.

电感式磨粒传感器中铁磁质磨粒的磁特性研究

在电感式磨粒传感器中,铁磁质磨粒主要通过磁化作用改变传感器线圈的磁场分布,进而改变线圈的等效电感.建立了线圈中含有铁磁质磨粒时的磁场模型,得出了磨粒磁化场关于退磁因子的磁感应强度表达式.以球磨粒为例,通过计算球磨粒磁化场,得到球磨粒引起线圈电感变化率的解析式,并用有限元法计算了线圈的磁场,分析后发现:理论计算解与数值分析解相符,所建模型可以反映客观实际;磨粒的磁化强度由其磁导率和退磁因子共同决定,球磨粒的磁化强度可近似认为与磁导率无关;球磨粒引起的传感器线圈电感变化率随线圈单位长度上匝数的增加而减小,并趋向于一极限值;传感器线圈的电感变化率与球磨粒半径的三次方成正比,球磨粒半径在100μm以内,电感变化率在10-7数量级.本研究结论可为电感式磨粒传感器的设计提供理论指导.

基于线性误差模型的磁张量系统校正

针对磁张量系统中存在单个三轴磁场传感器自身误差(三轴非正交性误差、各轴灵敏度不一致误差和零点偏移误差等)和三轴磁场传感器轴系间对正误差的问题,提出基于线性模型的磁张量系统校正方法。对于单个三轴磁场传感器建立了关于三轴非正交、各轴灵敏度不一致和零点偏移的线性误差模型,对于三轴磁场传感器轴系间对正误差建立了关于坐标系旋转角度的线性误差模型,通过广义逆的方法求解得到误差参数,将求解得到的误差参数代入测量数据,实现对磁张量系统的校正。实际测量试验表明,本文所提方法可以有效减小单个三轴磁场传感器自身误差和三轴磁场传感器轴系间的对正误差。