采用改进HVD与Lempel-Ziv复杂性测度的滚动轴承早期损伤程度评估方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱难以定量检测的问题,提出一种基于希尔伯特振动分解(HVD)和Lempel-Ziv复杂性测度(LZC)的滚动轴承内外圈损伤程度评估方法。该方法利用HVD将滚动轴承故障信号分解为幅值由大到小、不同瞬时频率的HVD初始分量,基于峭度分析从各HVD初始分量中选出最优分量并重构该故障信号,采用均值符号化方法计算重构信号的LZC指标。关于HVD的端点效应问题,采用镜像延拓方法对其进行改进,仿真分析的结果表明,镜像延拓有效地改进了其端点效应的问题,提高了故障信号的分解精度;在此基础上,将HVDLZC方法应用于不同损伤程度的滚动轴承内外圈故障信号,结果表明该方法能够解除信号非线性、非平稳性干扰,快速提取信号的故障振动模式分量,给出内外圈各损伤状态的HVD-LZC特征区间;采用由遗传算法进行参数寻优的支持向量机(GA-SVM)方法对3种不同损伤状态的内外圈信号的HVD-LZC特征进行测试分析,结果表明HVD-LZC指标在区分轴承内外圈的不同损伤程度上具有优越性,从而为滚动轴承内外圈损伤程度的评估提供了一种有效方法。

知识复杂性的测度方法综述与比较

[研究目的]复杂知识是突破关键核心技术的基础支撑,也是企业或区域建立竞争优势的关键要素。该文旨在全面把握知识复杂性测度方法的研究现状与前沿进展,为知识复杂性的深入研究提供测度理论基础。[研究方法]通过梳理国内外知识复杂性研究的相关文献,详细介绍三种主要的知识复杂性测度方法的核心思想、理论基础和计算过程,并进一步对比分析不同方法的适用层次和优缺点,最后提出未来研究方向。[研究结论]反射法主要基于知识的空间分布异质性间接衡量知识复杂性,虽然原理简单且操作相对容易,但无法揭示知识复杂性的本质特征;元素依赖性指数利用知识组合频次衡量知识元素之间的相互依赖程度,进而反映知识复杂性,忽视了其他影响知识组合的因素;结构多样性指数通过知识组合网络拓扑结构的多样性反映知识复杂性,综合考虑多个网络结构指标,并经过大量数值模拟检验,但存在估计结果不稳定、仅适用于二值网络等问题。

基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.

基于GOA-RCMSE模型区域降水复杂性测度分析

文章以黑龙江省13个地区1967~2016年(50年)旬降水量为例,构建基于蝗虫优化算法改进精细复合多尺度熵模型(The improved refined composite multi-scale entropy based on grasshopper optimization algorithm,GOARCMSE),在此基础上采用信息贡献率方法对不同尺度熵值作加权,全面、准确、可靠地评估区域降水复杂性。此外,基于黑龙江省旬降水复杂性测度结果,探索影响黑龙江省降水复杂性潜在因素。结果表明,黑龙江省旬降水复杂性呈现西部低东部高的显著空间分布特征。此外,水域面积和城建面积与降水复杂性测度结果相关系数分别为-0.629和0.451,存在显著相关关系。为分析模型性能,引入蝗虫优化算法改进多尺度熵模型(The multiscale entropy based on grasshopper optimization algorithm,GOA-MSE),可知GOA-RCMSE区分度和Spearman等级相关系数分别为1.1141和0.995,而GOA-MSE区分度和Spearman等级相关系数分别为1.0935和0.973,表明GOARCMSE具备更高的可靠性和稳定性。综上,GOA-RCMSE可全面合理评价区域降水复杂性,同时为不同区域解决降水复杂性测度问题提供新思路。

水文系统复杂性的统计测度

本文提出了一种能够从系统可达状态的宏观概率层次和状态内部微观层次上的变化共同描述水文系统复杂性的定量方法．提出的方法用水文要素的信息熵、非平衡度、复杂度来描述水文系统的复杂性，是一种以物理概念为基础、传统的概率统计学方法与非线性科学方法相结合的方法，可有效地识别水文系统的复杂性，并有可能通过水文系统的复杂性与信息维等分形与混沌特征量间的联系，用传统的统计学方法来研究水文系统的分形与混沌特征．

基于TO视角的项目复杂性测度研究

在分析传统项目复杂性影响要素的基础上,从客观性任务和主观性组织的角度探讨了项目复杂性微观影响因子的TO概念模型;并基于ProjectSim建立了以隐性工作量表示的项目复杂性测度方法;然后以世博AB片区项目构建模型,对TO测度方法的假设进行验证,证实基于隐性工作量的项目复杂性测度方法正确有效。本研究丰富和发展了复杂项目管理理论,对大型复杂项目管理具有重要的理论指导意义。

基于复杂性测度的变矩器流场仿真湍流模型稳健性分析

为研究液力变矩器流场仿真常用湍流模型的稳健性问题,对基于ANSYS/CFX的某液力变矩器流场仿真系统,分别采用15种湍流模型进行抽样计算。并基于蒙特卡罗法,对系统输入变量进行服从正态分布的微小扰动,分别在低速和高速两种计算工况下,对每种湍流模型进行200次抽样。基于复杂性测度理论,将获得的输入输出数据进行了复杂性分析,在此基础上,对仿真系统拓扑结构稳健性和输出变量的稳健性进行了计算,并给出了各种湍流模型稳健性的定量指标。分析结果表明:在变矩器流场性能仿真中,剪应力输运模型的综合稳健性最好。

基于复杂性测度的睡眠脑电分期处理方法研究

提高临床脑部及神经系统疾病的早期诊断水平,及时予以控制和治疗,是降低脑疾病对人类危害最有效的途径。探讨复杂性测度在睡眠脑电分期中的应用,主要利用加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法对经采用小波变换滤波算法滤除生理干扰后的睡眠脑电信号进行分期处理,并与没有加窗的Lempel-Ziv复杂度处理算法的仿真处理结果进行比较。结果表明:加窗的Lempel-Ziv复杂度算法能更好地将睡眠脑电不同状态分开,在一定程度上减少由脑电的非平稳性带来的计算上的片面性,同时兼顾各期睡眠脑电状态的不均匀性,在很大程度上满足临床的应用要求。

基于工位复杂性测度的随机型装配线平衡优化

针对装配生产中各种不确定因素引起操作时间波动,导致确定型装配线平衡方案失效的问题,提出一种操作时间不确定的装配线平衡方法。以操作时间的概率分布描述其波动情况,进而基于信息熵提出一种工位复杂性测度方法,在此基础上建立以平衡率最高、工位负荷均衡、工位复杂度均衡为目标的线平衡优化模型;设计了一种改进遗传算法对其进行求解,并通过实例验证模型及算法的有效性。研究结果表明,所提方法能在保证整线平衡率和工位负荷均衡的同时,均衡各工位复杂度,降低不确定性因素对生产过程的影响,保证装配线生产平稳运行。

马尔可夫决策过程复杂性的熵测度

应用Shannon熵和其他熵指数来度量马尔可夫决策的复杂性.将马尔可夫链的复杂性、不确定性和不可预测性的度量扩展到马尔可夫决策,提出一套基于信息理论的复杂性度量方法,可用于随机和确定性策略下的完全观测和不完全观测马尔可夫决策.对有关数值进行仿真研究,并给出了计算结果.

三种复杂性测度在气固流化床压力脉动中的应用

首次将三种复杂性测度——复杂性C2、涨落复杂性Cf、算法复杂性C(n)——同时应用于气固流化床压力脉动信号的分析之中,研究了不同表观气速、颗粒体系以及静床高等操作条件下三种复杂性测度的变化规律以及对气固两相不同的表征能力。研究结果表明,三种复杂性测度均能敏感地指示出流型的变化,并且在不同的操作条件下呈现一定的规律性; 尤其是三种复杂性测度将气固两相分开表征的能力,为研究气固两相内在动力学特性提供了新的思路。

基于复杂性测度的中国洪灾受灾面积变化研究

采用复杂性测度方法来进行中国洪涝灾害受灾面积变化的研究。结果表明:(1)20世纪80、90年代中国洪灾受灾面积及其复杂度均持续上升,说明洪灾剧烈,而且复杂多变、不确定性增加;进入21世纪,两者趋缓或下降,即中国洪涝灾害有所缓解;(2)从分省区的结果来看,洪灾受灾面积的未来趋势具有区域特征,主要可划分为两个加剧的区域和两个减缓的区域;全国各省市区依据受灾面积趋势可划分为4个等级,在此基础上给出中国的未来洪灾受灾面积趋势图。

复杂性测度在肌电信号模式识别中的应用

针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳特性,提出了一种以复杂性测度和支持向量机(SVM)相结合的肌电信号模式识别新方法。肌电信号的复杂度作为一种新的肌电信号特征,算法简单。支持向量机是一种新的机器学习机制。通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,提取其复杂性测度信息构建特征矢量,利用“一对一”分类策略和二叉树构建的多类支持向量机分类器,很好地实现了对前臂的八种动作表面肌电信号的模式分类。实验表明,由支持向量机对肌电信号的复杂度特征进行分类,具有很好的稳定性和准确率,为肌电信号及其它非平稳生理电信号的模式分类提供了一种新思路。

基于近似熵和统计复杂度的交通流复杂性测度

为了定量描述交通流系统的复杂性,引入非线性动力学的近似熵和统计复杂度特征量,计算混沌区域Henon和Logistic序列、周期序列、白噪声序列的近似熵和统计复杂度,并通过计算5个实测交通流时间序列数据对其近似熵和统计复杂度进行了计算分析。结果表明:这2种特征量能够有效测度系统的随机性和非线性,可以解决复杂性刻画的"短序列、可比较"难题,适于实测交通流的复杂性测度;交通流系统随机性较强,带有非线性结构,可能产生混沌,应该综合使用多种复杂性测度方法。

基于复杂性测度的变矩器流场仿真模型可信度分析

为客观准确地评价液力变矩器流场仿真模型的可信度,对某型液力变矩器进行了300次性能试验,并按照与试验完全相同的输入量对流场仿真模型进行300次仿真计算,将仿真结果和试验结果进行了对比。基于复杂性测度理论,建立了仿真与试验两组数据系统单变量、两变量和多变量等3个层次的可信度评估体系,并提出复杂性、关联性和稳健性3种仿真模型可信度量化指标。结果显示,该流场仿真模型的整体可信度为72%。

复杂性测度分析在电力电子电路故障预测中的应用

在高电压、大电流高频电路的情况下,对电路检测和监视有一定的困难。作者引入了一种新的复杂性分析的方法,利用综合性信号监测电路故障状态。与传统的方法相比,该方法具有快速、简便、经济、安全、非破坏性等优点,可作为电路系统可靠性预测的手段。

基于改进信息熵的抢修操作过程复杂性测度模型

抢修操作过程复杂性既是抢修人员准确衡量抢修操作难易程度及不确定性的重要指标,又是辅助指挥员进行抢修任务分配及抢修资源调度的重要参考,还是进行抢修时间估计的重要依据。然而,目前没有合适的抢修操作过程复杂性测度方法。考虑到普通信息熵极大值公理与抢修操作过程复杂性的特征不相符,利用改进的信息熵建立抢修操作过程的复杂性测度模型,并利用回归分析法通过实例验证,模型测度结果可以客观地反映抢修操作过程的复杂性。

损伤评估决策复杂性测度模型

研究损伤评估测度模型问题,战场装备指挥员进行评估任务分配、人员分工时所必须考虑的因素较多。由于战场损伤具有随机性和多样性,因此指标很难通过一般的方法获取,为解决上述问题,提出从评估复杂性角度出发,用损伤评估决策的复杂性来度量上述指标。由于普通信息熵不能反映语用信息,引入广义信息熵方法建立损伤评估决策的复杂性测度模型。利用加权回归分析对实验结果进行分析得出,复杂性测度值与时间之间具有较强的一致相关关系。进而说明模型的可靠性较强,利用实例进一步证明提出的模型可以提高损伤评估的实施效率。

基于L-Z方法的宏观交通运输系统复杂性测度

为了测度宏观交通运输系统的复杂性,引入符号动力学中的L-Z方法,并针对趋势项导致的宏观数据非平稳性,改进了L-Z方法.从总量与分量、不同对象、不同时段等视角,以改进的L-Z方法分析30个交通运输时间序列的复杂度,结果表明:我国宏观交通运输系统的复杂度不高;一体化能够降低宏观交通运输系统的复杂度;旅客运输比货物运输的复杂度高;宏观交通运输系统的复杂度与时间序列的长度成反比.这说明,L-Z方法适用于宏观交通运输系统的复杂性测度,复杂性的测度结果可以作为宏观交通管理决策的重要依据.

基于2-可加模糊测度的NPD项目复杂性评价

针对NPD项目复杂性各因素间具有的关联性以及传统评价方法的局限性,提出一种基于关联多属性的2-可加模糊测度方法来对NPD项目复杂性进行评价。在界定项目复杂性内涵的基础上,从产品复杂性、环境复杂性、组织复杂性和技术复杂性四个方面构建了NPD项目复杂性评价指标体系。从模糊测度、默比乌斯变换和交互作用系数间的转化关系出发,基于最大Marichal熵原则,提出了一种确定2-可加模糊测度值的新方法。利用Choquet积分作为集结算子,自下而上计算各候选方案的综合评价值。最后,通过具体算例说明了该方法的可行性和有效性。