基于MID算法的组合切片分析在滚动轴承故障诊断中的应用

调制密度分布(MID)作为谱相关密度的开放性推广,能够很好地解决离散或者随机载波调制信号的检测问题,然而该算法在判定轴承故障前需要大量计算描述矩阵来估计调制密度因子,不能满足工业生产的实时性要求。为此,提出基于MID算法的组合切片分析方法,首先根据转速的波动范围,确定故障特征频率相对于理论值的波动范围,然后给定选择性因数(Δf)的范围并计算信号的MID组合切片带,最后通过切片带之间的能量对比确定轴承故障类型。该分析方法不仅对噪声不敏感,而且有效地减少了计算量,满足了实时性要求。随后,分别采用仿真信号和QPZZ-II系统(滚动轴承故障模拟实验平台)的实测数据,对MID组合切片分析方法进行了实验验证,并与包络解调分析进行了对比。实验结果表明,该方法对滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障的检测精度更高。

改进GSA算法在机器人路径规划中的应用研究

针对万有引力搜索算法(GSA)收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种改进万有引力搜索算法(IGSA)。引入当前迭代次数t动态调整引力常数,以增强算法逃离局部最优能力;基于边界值改进粒子越界处理策略,以保留粒子多样性,提高算法收敛精度;同时,将中垂线算法用于游离粒子的位置更新,以加速游离粒子的收敛;为适应前述策略,提出自适应权重因子更新粒子位置策略,以提高算法的收敛速度。算法在10个基准测试函数上的结果表明,改进算法在稳定性、收敛速度和精度方面具有较大优势。最后将改进算法应用于机器人路径规划,并与其他智能仿生算法进行路径规划仿真对比实验,结果表明本文改进算法规划路径更短、拐点更少、搜索效率更高。

改进遗传算法嵌入经典分类算法实现润滑油添加剂微小量多种类同步识别

在润滑油中加入微少量添加剂就能使润滑油获得某种新的特性或改善润滑油中已有的某些特性的性质。针对机械设备润滑油中微小量添加剂多种类识别问题,基于python语言进行模型建立,采用基础油PAO-10和三种商用润滑油添加剂T321、 T534、 T307按照不同比例配制了8种不同样本。采用Thermo Scientific Nicolet iS5型傅里叶变换红外光谱仪采集了样本4 000~400 cm^(-1)范围附近的中红外光谱信息,并对样本中红外光谱数据采用Min-Max归一化进行预处理。使用两种经典分类算法,包括一对多支持向量机(OVR SVMs)、随机森林(RF),嵌入遗传算法(GA)实现中红外光谱特征波段筛选。为避免GA收敛过快和易陷入局部最优解,对GA的选择算子进行了改进,形成基于局部搜索算子的遗传算法(LGA),从而建立多类别分类模型的构建方法。结果显示:嵌入GA筛选波段后的新模型的种类识别准确率从利用经典分类算法对原始波长数据的OVR SVMs(83.33%)、 RF(87.50%)提升至OVR SVMs+GA(100%)、 RF+GA(100%);而嵌入LGA的新模型在保持原模型高准确率的情况下,RF+LGA筛选得到的特征区间长度为原光谱数据长度的36.7%,并且与添加剂物质的红外吸收峰有很好的对应情况。新模型不仅适用于只含单一添加剂的情况,对含有两种及两种以上添加剂的同步识别仍然具有近100%的较高识别率。表明所构建模型可以有效实现微小量润滑油添加剂的快速、准确、多种类同步识别。

大跨度斜拉桥中跨合龙施工智能监控系统技术研究

该文通过监控方法和计算理论2个方面对大跨度斜拉桥中跨合龙技术进行研究。在监控方法方面,利用多数据融合理论形成实时监控的智能化监控系统,对中跨合龙的传感器类型及布置进行研究,提出一种常用的布置方法。在计算理论方面,将合龙调平过程公式化,使决策过程减少人为判断;对合龙段配切长度的计算过程数学化,简化计算过程。最后通过某跨海大桥工程实例,验证该方法的可行性。结果表明,该方法现场可实施性高,误差满足工程实际要求,提高中跨合龙的施工效率。

两种方式构建的正中矢状面在面部畸形患者中的准确性研究

目的探讨本体/镜像关联法和点构法所构建的三维头颅的正中矢状面(median sagittal plane,MSP)在面部畸形患者中的准确性,为颌面部对称性分析提供依据。方法本研究通过医院伦理委员会批准。选取30例面部畸形患者的锥形束CT数据,以DICOM格式保存输出,在Mimics21.0下完成数据分割获取数字化三维头颅,将所生成数字化头颅数据导入逆向工程软件geomagic studio 2014中。分别使用本体/镜像关联法、点构法构建头颅的MSP。本体/镜像关联法对数字化头颅数据进行左右镜像后合并,获取对称特征平面即为所构建的MSP平面(S1)。点构法通过Mimics21.0在数字化头颅数据中选取鼻根点(nasion,N)、鸡冠点(crista galli,CG)、蝶鞍点(sella,S)、颅底点(basion,Ba)、梨骨点(vomer,V)、后鼻棘点(posterior nasal spine,PNS)、切牙孔点(incisive foramen,IF)、前鼻棘点(anterior nasal spine,ANS);一并导入geomagic studio 2014中,获取的最佳拟合平面即为所构建的MSP平面(S2)。由5位颌面外科高年资医生,采用单盲法对两种方法构建的S1、S2结果进行主观评分,对两组评分进行配对t检验。再次重复实验评分,对5位颌面外科高年资医生的前后两次评分进行一致性分析,验证专家评价法的可重复性。结果本体/镜像关联法构建S1平均得分为65.73,点构法构建S2平均得分为75.90。S1、S2组配对t检验得出点构法得分高于本体/镜像关联法,差异具有统计学意义(P<0.01)。一致性分析检验结果表明本研究的专家评分具有可重复性及一致性。结论在面部畸形患者中,点构法所构建的MSP优于本体/镜像关联法所构建的MSP,可为颌面部对称性分析提供依据,具有临床可行性。

基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种

将不同维度光谱图像的概念首次应用于物种鉴别,建立了快速准确的黄精属鉴别方法。采集6种黄精属共计563批样品,基于傅里叶变换中红外光谱(FT-MIR)的一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、乘法散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay(SG)5种预处理方法,构建了决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法。同时构建了深度学习残差神经网络(ResNet)模型,绘制了不同维度的光谱图像,包括一维MIR,同步、异步和综合二维相关光谱、三维相关光谱、三维相关光谱投影图像的10个数据集,并将其与ResNet模型相结合进行分类。结果表明,不同预处理方法对模型结果的影响不同,MSC预处理方法可显著提高DT、RF和SVM 3种算法的准确率。基于同步二维相关光谱数据集的ResNet算法建模效果最好,准确率达到100%,损失值较小,不需要复杂的预处理,时间成本低,可以准确鉴别黄精属物种,为食品、中草药等其他领域的鉴别提供了参考。

含混合式抽蓄电站的梯级水库中长期优化调度

对含有混合式抽蓄电站的梯级水库开展研究有助于进一步发挥混合式抽蓄电站在电网中的作用。为此,建立了含混合式抽水蓄能电站的梯级水库中长期年发电量最大优化调度模型,以发电流量和抽水时间为优化变量,运用逐次优化算法,得到调度期的最优调度线和抽水时间组合。通过对白山-红石-丰满含混合式抽水蓄能电站的梯级水库算例计算,结果表明在丰水年、平水年和枯水年梯级水电站总的年发电量和保证出力均比不抽水时有所提高。

FlexRay时钟同步分析

描述FlexRay网络的基本特点及FlexRay网络时钟同步算法的具体过程,介绍FlexRay网络的容错中间点算法,提出时钟同步算法的数学模型,并对数学模型进行分析。从理论上说明FlexRay时钟同步算法具有较强的容错性和适用性。

基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点 ,对中长期电力负荷进行前期预测 ,结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点 ,在考虑经济因素的前提下对输入数据进行了预处理 ,采用改进的BP算法最终得出了预测结果 .

Turbo码不同译码算法中的量化性能分析

针对Turbo码的不同译码方法 ,提出了不同情况下的中间变量的量化方式 .在已完成接收比特、附加信息和输出似然值的量化情况下 ,着重讨论了不同译码方式的中间变量的量化范围、量化级别和量化方法对译码性能的影响 .仿真结果表明 ,对于改进的Turbo码的译码算法 (LOG MAP ,MAX LOG MAP ,SOVA) ,中间变量的量化可以不采用非均匀量化 ,而且中间变量量化的级别也可以大大减小 ,不仅降低译码复杂度 ,而且减少了硬件实现时所需要的存储空间 .

海岸线长度量算方法的研究

海岸线是重要而宝贵的自然资源,准确量算海岸线长度是摸清海洋家底和实施有效管理的前提。但目前海洋界没有统一的海岸线长度量算方法。提出基于高斯平均引数的椭球面长度算法,并采用MapBasic语言的实现海岸线长度的自动化计算,通过验证和比对,比目前海洋界普遍采用的平面长度算法更准确,可在实际工作中推广。

钢铁联合企业中期生产计划建模及算法

针对钢铁联合企业品种结构多样,工艺流程复杂,多阶段、多工厂联合生产的特点,建立了以客户需求满足度、企业效益等为目标的中长期生产计划优化模型。该模型为大规模、非线性、网络优化模型,主要考虑了生产能力、库存限制、工艺制程等约束条件,可以保证企业生产物流平衡和能力与市场平衡。提出了约束遗传算法嵌套线性规划方法的分层混合求解算法,外层以约束遗传算法中的染色体作为控制因子转换模型分解问题规模,内层采用线性规划快速求解,通过内外层嵌套循环,实现了非线性模型与线性模型的转换求解。通过算例证明了所提算法的有效性。

3种生成大视野锥形束CT数据正中矢状面方法的比较

目的:比较迭代最近点法(interactive closet point,ICP)、普氏分析法(Procrustes analysis,PA)和点构法在确定大视野锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)数据正中矢状面(mid-sagittal plane,MSP)的准确性,为大视野锥形束CT空间坐标系的建立和对称性分析提供理论依据。方法:10名面部基本对称正畸患者进行大视野锥形束CT扫描,数据以DICOM格式保存输出,在Mimics10.0下完成数据分割获取数字化三维头颅,将所生成数字化头颅数据导入逆向工程软件geomagic studio 2012,对原始数据进行左右镜像,将原始和镜像后的三维头颅数据分别以ICP和PA进行配准,分别求得颅面结构正中矢状参考平面S1、S2。点构法是在In Vivo Dental 5.0软件下以蝶鞍点(sella,S)、鼻根点(nasion,N)、颅底点(basion,Ba)3点确定正中矢状参考平面S3,分别测量计算9对对称解剖标志点到上述3个参考平面的距离差值的绝对值,使用单因素方差分析比较3种方法生成正中矢状面的差异,并以LSD进行组间两两比较。结果:在正位截图下观察,3种方法生成的正中矢状参考平面均可用于临床分析,单因素方差分析显示3种生成正中矢状参考平面的方法差异有统计学意义(F=10.932,P=0.001),LSD检验显示迭代最近点算法与点构法生成MSP差异无统计学意义(P=0.11),普氏分析算法与点构法生成MSP差异有统计学意义(P=0.01)。结论:对于大视野锥形束CT数据,基于迭代最近点算法和普式分析算法计算可构建三维头颅的正中矢状参考平面,对于面部基本对称个体,迭代最近点算法与传统点构法所生成正中矢状参考平面无明显差异,具有临床可行性。

自适应对称调和遗传算法在水库中长期发电调度中的应用

针对遗传算法存在求解精度与收敛速度间的矛盾,提出一种自适应对称调和遗传新算法。以清江隔河岩水库为例,建立了水库发电最优调度的数学模型,取得了满意的结果。结果分析表明,新的耦合模型避免了网络寻优的盲目性,从而达到最优的拟合效果,有效地提高了预测精度和速度。拓宽了建立中长期负荷预测模型的途径。

关于种域的Rapoport法则检验、算法比较及中域效应消减--以云南无量山种子植物为例

Rapoport法则是物种分布幅度在环境梯度上的统计分布特征,与物种丰富度的梯度格局密切相关。关于Rapoport法则普适性检验的争论被认为与数据统计方法有关,但对这些算法有效性的评价还很少见。以云南无量山种子植物在海拔梯度上的分布数据为例,比较4种常用的Rapoport法则检验算法,并按照海拔分布幅度等级将全部物种分成4组后,再比较不同算法的结果。分析表明,中点法和上限法的检验结果受中域效应的显著影响,Steven方法受影响较小,而逐种法可以回避MDE影响。按海拔幅度分组统计,可以显著削弱MDE的影响,但是数据本身误差的效应有所放大。综合所采用的分析方法,无量山种子植物海拔分布整体格局中存在Rapoport法则;而山顶附近存在局部的反Rapoport法则现象,与植物群落类型的更替对应,可能与山顶气候效应有关。

电力系统中长期负荷预测的新方法

在分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上,将遗传算法引入GM(1,1)模型中,对其加以改进,提出一种新的灰色预测方法,用以对电力系统的中长期负荷进行预测。通过仿真计算结果验证了该方法的正确性和有效性。

基于中点弦测模型的无砟轨道精调量迭代求解

为避免无砟轨道精调对外部几何参数测量的过度依赖,提出了一种基于轨道不平顺的精调量计算方法.该方法通过对轨道检查仪的惯性轨迹建立轨道不平顺的向量模型,构造了以恢复平顺性为目标的无砟轨道精调量的逐次超松弛迭代算法,并分析了算法的收敛性和收敛速度.提出的方法已在某高速铁路精调作业中规模试用,并通过动态检查验证了方法的有效性.研究表明:该方法具有收敛性,对轨道惯性轨迹进行有限次迭代即可获得满足平顺性要求的精调量;动态检查结果轨道质量指数为2.26,与绝对测量作业效果相当.

基于改进支持向量机的湖北电网特高压规划研究

针对湖北电网未来可能面临的电力紧张问题,分析了湖北电网电源装机现状和未来建设规划,提出了一种基于改进支持向量机的中长期电力负荷预测方法,该方法利用遗传算法对支持向量机进行改进,克服了支持向量机模型参数需要人工试验选取的缺陷,利用所提出的预测方法对"十三五"期间湖北省全社会最大负荷进行了预测,在此基础上对湖北电网进行了电力平衡。结果表明:该方法的预测精度比BP神经网络提高了3.66%,并且湖北电网将在2017年出现全年性电力缺口,2020年缺口将达到相当严重的1.533×107k W,因此需在"十三五"期间加快特高压建设进程。

基于MGM(1,n,r)的主动配电网中长期负荷预测

针对主动配电网负荷长期发展的影响因素较多,而传统灰色预测模型只适用单变量、精度较低的缺陷,提出利用遗传算法对灰色模型的参数搜索最优解,构建多变量灰色遗传MGM(1,n,r)中长期负荷预测模型。仿真实例表明,相比传统灰色模型,遗传算法在主动配电网中长期负荷预测中应用性更强,具有显著的预测精度及优势。

基于中红外光谱技术的香菇蛋白质含量测定

研究了中红外光谱预测香菇蛋白质含量的可行性。去掉明显噪声部分后，研究香菇3581～689 cm -1中红外光谱与蛋白质含量的关系。以Savitzky-Golay （SG ）5点平滑预处理光谱建立偏最小二乘法（par-tial least squares ，PLS）的预测模型的效果不理想，模型的建模集和预测集的相关系数均高于0.85，但剩余预测偏差（residual prediction deviation ，RPD）值仅为1.77。采用连续投影算法（successive projections algo-rithm ，SPA ）算法从3000个波数点中选择7个特征波数，并以七个特征波数分别建立PLS、多元线性回归（multiple linear regression ，MLR）、反向传播神经网络（back-propagation neural network ，BPNN）和极限学习机模型（extreme learning machine ，ELM）。与全谱的PLS相比，以特征波数的PLS模型和MLR模型的预测效果相对较差，而以特征波数的BPNN和ELM模型的预测效果相对较好。其中SPA-ELM模型的预测效果最佳，预测集相关系数（correlation coefficient of prediction ）Rp ＝0.8995，预测集均方根误差（root mean square error of prediction）RMSEP＝1.4313，剩余预测偏差RPD＝2.18。研究结果表明，中红外光谱分析技术可以用于预测香菇蛋白质含量，且SPA选取特征波数能用来代替原始光谱进行建模分析，为香菇蛋白质含量的检测提供了新的思路。