一种基于SSA-FMD-SVM的滚动轴承故障诊断方法

为了有效实现滚动轴承故障诊断,提出一种麻雀搜索算法(SSA)优化特征模态分解(FMD)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。该方法首先针对FMD中需要人为选择的模态数量和滤波器窗长这两个关键参数,利用SSA实现自适应选择,提高了参数选取的准确性和效率。然后,利用最优参数组合下的FMD对不同类型的滚动轴承故障信号进行分解,得到了一系列模态分量,并计算了每个模态分量的熵指标,以及不同状态下轴承信号的时频指标。随后,将时频特征和熵特征结合起来构建滚动轴承故障特征矩阵,为后续的故障诊断提供了更加丰富和准确的特征信息。最后,通过SSA优化SVM的惩罚因子和高斯径向基核函数参数,进一步提高了模型的识别精度和效率。实验证明,该方法在凯斯西储大学轴承数据集上取得了良好的效果,能够有效地诊断不同尺寸和不同类型的轴承故障类型。与未经过优化的方法相比,诊断准确率提高了5.28%,表明该方法具有良好的适用性和实用价值。

电力设备状态监测技术研究进展

针对电力设备状态监测存在的诸多问题,阐述了电力设备状态监测的必要性,综述了国内外电力设备状态监测方法、监测系统,以及信号分析与故障诊断方法的研究进展和发展动态,并指出了电力设备状态监测面临的挑战和发展方向。

有界输入约束下的多四旋翼飞行器群控制

针对多四旋翼飞行器在群间实时信息交互距离有限和输入控制器受有界约束情况下的群集控制问题,在位置子系统中提出了有界控制函数结合改进的饱和函数来设计有界总推力控制器,自主调节飞行器群的位置和速度,实现速度一致性以及理想的避撞性、汇聚性运动状态,在旋转子系统中通过有界转化项并结合改进的嵌套饱和函数来设计有界广义力矩控制器,对飞行器姿态进行自主调整,实现偏航角一致性运动目标。最后,仿真结果进一步表明所设计控制器的有效性。