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针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。 相似文献
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通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明:基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。 相似文献
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雷达干扰系统是复杂电磁环境下的重要作战装备。干扰信号产生单元能够针对雷达信号的差异,产生针对性的干扰信号。本文阐述了干扰信号产生单元的系统组成,主要组件—频综、变频组件和DRFM组件的设计,并提出了设计中的关键技术——直接式数字频率合成及瞄频噪声产生单元的解决途径。测试结果表明,该干扰信号产生单元能够满足系统的技术指标要求。 相似文献
针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建了约束边长FART-Q(Fuzzy ART-Q learning)智能决策网络.传统的模糊ART只根据输入向量与权值向量的模糊相似度进行分类,在用于智能决策中的状态分类时,不能考虑状态变量的物理含义,存在分类不合理的问题.针对这一问题,提出了对模糊ART的共振条件加入边长约束的改进算法,使得分类时可根据状态变量的物理含义确定分类的边长约束,同时能够减少分类数量.雷区导航仿真实验表明,约束边长FART-Q能快速做出合理决策.改进的模糊ART算法能够使分类更为合理,既能提高决策的成功率,又可以减小决策的运算时间. 相似文献