转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

基于粗糙集的作战飞机总体设计方案综合评估

针对作战飞机总体设计方案综合评估法权系数确定过于依靠专家主观判断和经验的不足,应用粗糙集理论对典型的第三代以上作战飞机机型的各种指标数据进行挖掘,利用信息熵概念求得各指标的属性重要度,从而确定各指标的权系数。应用实例表明,该方法是客观的,可行的和有效的。     

大型复杂项目风险建模与熵决策

对复杂系统规模庞大、结构复杂、风险众多从而难以进行决策的问题,提出了分级建模、风险过滤、风险评价和熵决策的复杂项目风险决策思路.应用分级全息建模技术辨识系统风险,开发了一个卫星系统研制项目的风险识别模型,克服了单一模型描述风险源的局限性;通过风险过滤、评级和管理技术对已经识别的风险进行定性和定量的度量,对风险进行分级,确定了关键风险;利用熵决策模型对关键风险进行评估和优选,得到最优决策方案.在此基础上开发了一个卫星系统研制项目方案选优决策的案例对该过程进行了分析,为大型复杂项目风险决策、重大工程项目方案择优决策提供了一条新的思路.     

基于多维递阶熵的元胜任力模型实证

为了提升人力资源效用,减少用人风险,测评个体胜任力,针对七维度的元胜任力模型,提出了多维递阶熵决策模型.首先分析元胜任力性质呈现动态渐变的特征,进行信度和效度检验,然后通过层次分解和维数递进的方式,运用熵模型集结元胜任力的多个维度:概念能力、创造力、学习能力、反省能力、情绪能力、沟通能力、解决问题能力,获得综合测评值.最后,人力资源案例的实证研究表明,基于递阶熵计算元胜任力值,验证了元胜任力模型在实际工作中具有有效性和可行性,为提升人力资源效用提供了科学依据.     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

客观多因素权重分配方法及其应用

综合模糊聚类技术和粗糙集理论中的信息熵原理,提出了一种多因素决策中确定各因素权重分配的新方法.利用模糊聚类分析对数据进行聚类,并提取最佳聚类;基于粗糙集中信息熵原理确定各因素的权重分配.算例结果表明:方法合理有效,具一定的可行性.     

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

Solar signals in the minimum extreme temperature records in the southern region of the Gulf of Mexico

Minimum extreme temperature series from several meteorological stations of the Gulf of Mexico are spectrally analyzed using the Maximum Entropy Method.We obtained significant periodicities similar to those found in meteorological and solar activity phenomena. This indicates that probably the solar activity signals are present in the minimum extreme temperature records of this Mexican region.