基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断

针对表征齿轮故障信号特征难提取及支持向量机结构参数基于经验选取,致使故障状态识别精度差的问题,提出了一种基于K-L散度与PSO-SVM的齿轮故障诊断方法。首先,用经验模式分解(EMD)将齿轮振动信号筛分为多个本征模式分量(IMF);然后,选取包含有信号主要特征的IMF并求其与无故障原信号的K-L散度值;其次,利用粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的惩罚系数和高斯核宽度系数两个结构参数,在此基础上建立齿轮故障分类模型;并利用实验齿轮数据验证方法的有效性,结果表明,与TF-SVM、TF-PSO-SVM、K-L-SVM方法相比,基于K-L散度与PSOSVM的齿轮故障诊断方法具有更高的精度。

“K-W-L+”认知提问模式在大学英语思辨性阅读中的研究

阅读是基于文本理解和交流而实现人的自我构建的实践活动。思辨性阅读提问是实现在阅读中思考、在思考中阅读的关键。高校英语教学要克服“思辨缺席”,就必须走向思辨。基于“K-W-L+”认知提问模式,通过在英语阅读中建立有效提问,以问促思、以思促辨,提升大学生的推理、分析、评价等思辨能力。

基于形态数字化教学平台的K-W-L教学模式在病理学实验教学中的应用

以随机抽取的临床专业2个班学生为研究对象,在病理学实验教学中改变传统的验证性实验教学模式,实行K-W-L教学模式,打破学科界限,将目标教学贯穿其中,激发了学生主动的探求性学习和学习兴趣,获得了良好的教学效果。做到了将实验学习变成一种目标性和行为性的过程。取得的经验为其他课程的教学改革提供借鉴。

某滑行艇模型瞬态水动力特性数值分析

针对滑行艇瞬态水动力特性的预报问题,采用基于全六面体非结构化网格动网格技术求解粘性雷诺平均方程的FINE/Marine商用软件,使用自由液面捕捉法,结合SST k-ω湍流模型,进行数值模拟,分析了1.18 m滑行艇在不同航速下的水动力特性,其中自由液面捕捉采用BRICS离散格式.通过与已有的船模试验结果比较,表明文中的模拟方法可以很好预报船舶水动力特性.

基于内蕴分量建模的滚动轴承异音信号分析新方法

针对滚动轴承振动信号的非平稳时变特性,采用局域波和K-L信息量的分析方法首先把轴承的波形图通过局域波分解为多个内蕴分量,然后对参考波形图的内蕴分量以及待测波形图的内蕴分量进行K-L信息量的自回归(Autoregressive,AR)建模,求出它们之间的残差方差,通过人工试验的方法来不断的修正AR模型,直到AR模型满足检测的准确率。通过以正常状态为参考状态,对滚动轴承实例在三种不同状态下进行了分析比较试验,结果证明该方法在滚动轴承异音探测以及分析方面可以达到用户预先设定的高准确度,具有很高的工程实用性。

基于K-L模式的SPGD控制算法波前校正

随机并行梯度下降(SPGD)算法是无波前探测自适应光学(AO)系统最常用的控制算法,这种方法一般以变形镜的驱动电压作为控制参数。但随着变形镜单元数的增加,以变形镜驱动电压作为控制参数的AO系统的收敛速度将会大大降低,常采用模式法来降低控制参数的维度。对比分析了不同单元数的变形镜对K-L模式和Zernike模式各阶像差的拟合能力,并以大气湍流影响下的光波波前像差作为校正对象,分别考察了K-L模式和Zernike模式系数作为控制参数时的AO系统的收敛速度和校正效果。结果表明:以常规SPGD控制算法(以驱动器电压作为控制参数)的收敛情况作为参考指标时,基于K-L模式的SPGD控制算法和基于Zernike模式的SPGD控制算法的收敛速度相较于常规SPGD控制算法分别提升了47.5%和29.4%。当大气湍流强度分别为10、15、20时,以K-L模式系数作为控制参数时的校正效果和收敛速度均优于以Zernike模式系数作为控制参数时的情况。以上研究结果为基于K-L模式的SPGD控制算法的实际应用提供了参考。