形式计算的计算量与信息熵的关系以及在算法优化中的应用

通过对计算建立形式计算的模型,在形式计算模型下研究信息量与形式计算输入/输出信息熵[1]的关系.并利用计算量与信息熵的关联结论,优化在JPG编码算法[3]中的核心算法DCT.     

目标函数能自动在线调整的自校正控制器

本文论述了一种目标函数能自动在线调整的新型自校正控制器。这种自校正控制器既保留了最小方差控制器能达到渐近最优性能指际、算法简单、在线计算量小的优点,又采用了极点配置设计方法,以确保闭环系统稳定性和要求的动态响应。因此它兼有最小方差和极点配置两者的优点,使确定目标函数权多项式这个难题迎刃而解。 该自校正控制器首先通过广义最小二乘辨识,获得对象的参数a_i和b_i,然后由极点配置求得目标函数的权多项式P,Q,R,并建立一个算法,使P,Q,R随对象参数变化而自动地在线调整。数字仿真表明,这种控制器特别适用于具有大惯性和慢时变的对象,在工业控制中具有广泛的应用前景。     

齿轮故障诊断技术的研究

本文总结了我们多年来对齿轮故障诊断的研究工作。论述了故障齿轮振动信号的数学模型;论证了齿轮故障诊断的新方法:细化复包络分析、宽带解调技术、三阶谱分析、相关谱分析和最大熵谱分析,并列举了实例。 细化复包络谱是将细化技术应用到复包络谱上,可以提高频率分辨力。理论分析与计算机模拟表明,宽带解调技术具有很高的信噪比。三阶谱与相关谱对某些故障的分析很有效。理论分析表明,对调相信号的最大熵谱估计是有偏估计,文中还给出了线性调相与线性调频两种情况下的偏移量。     

区间数据整体估计方法

提出了一种区间数据整体估计方法, 给出整体分布参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵, 得到了正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布族区间数据百分位值和百分率的置信限估计.该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断, 将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的区间数据的情况.      

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全.作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难.针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量.引入分层极限学习机,对结构...     

直升机浮动渐开线花键微动磨损影响因素分析

为探究不同磨损影响因素对浮动花键磨损的影响程度,基于能量耗散理论,建立了花键副微动磨损预测模型,分析了扭矩、载荷波动、花键材料、摩擦因数、轴向不对中以及角向偏心对浮动花键的磨损影响规律;同时建立熵权-模糊关联分析模型,客观分析了不同磨损影响因素对花键磨损的关联程度.结果显示:基于能量耗散的微动磨损模型所计算的花键齿顶、...     

叶盘结构振动应力数值预测方法研究

给出了叶盘结构振动应力数值预测方法。首先计算了协调叶盘结构在设计转速下、气动力作用下的振动应力,然后根据错频方案,研究了叶盘振动特性,对其振动应力进行预测,并对不同错频方案的计算结果进行了对比分析。认为错频对振动应力的影响正比于其对振动位移(振幅)的影响,可以从系统最大位移的角度来评估叶盘转子失效的风险。     

一种MED最优滤波长度选择新方法及其应用

最小熵解卷积（MED）是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法，它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取，目前，针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法，往往需要人为经验选择。因此，在MED的算法基础上，通过结合自相关函数，提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法，该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性，从而自适应地确定MED的最优的滤波长度以提升微弱故障信号中的周期脉冲成分，避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取，并利用两个实例进行了有效性验证：基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验；带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明，所提方法可以消除传递路径影响，提升微弱冲击周期性特征，并且与最大相关峭度解卷积（MCKD）方法相比，诊断结果更具优势。     

Threshold Selection Method Based on Reciprocal Gray Entropy and Artificial Bee Colony Optimization

Since the logarithmic form of Shannon entropy has the drawback of undefined value at zero points,and most existing threshold selection methods only depend on the probability information,ignoring the within-class uniformity of gray level,a method of reciprocal gray entropy threshold selection is proposed based on two-dimensional（2-D）histogram region oblique division and artificial bee colony（ABC）optimization.Firstly,the definition of reciprocal gray entropy is introduced.Then on the basis of one-dimensional（1-D）method,2-D threshold selection criterion function based on reciprocal gray entropy with histogram oblique division is derived.To accelerate the progress of searching the optimal threshold,the recently proposed ABC optimization algorithm is adopted.The proposed method not only avoids the undefined value points in Shannon entropy,but also achieves high accuracy and anti-noise performance due to reasonable 2-D histogram region division and the consideration of within-class uniformity of gray level.A large number of experimental results show that,compared with the maximum Shannon entropy method with 2-D histogram oblique division and the reciprocal entropy method with 2-D histogram oblique division based on niche chaotic mutation particle swarm optimization（NCPSO）,the proposed method can achieve better segmentation results and can satisfy the requirement of real-time processing.     

成败型与指数型单元混合系统的可靠性熵法评定

利用信息量等效的基本原则, 研究了成败型单元与指数型单元混合组成系统的可靠性评定问题.给出了成败型单元与指数型单元混合组成成败型系统或指数型系统时, 单元试验信息熵法折合的基本模型, 导出了成败型信息与指数型信息相互折合的基本公式, 并通过算例及其评定结果的分析比较说明了方法的具体应用及其有效性.