基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

Plastic deformation analysis and forming quality prediction of tube NC bending

Plane strain assumption and exponent hardening law are used to investigate the plastic deformation in tube bending. Some theoretical formulae including stress, curvature radius of neu-tral layer, angle of neutral layer deviation, bending moment, wall thickness variation and cross-section distortion, are developed to explain the phenomena in tube bending and their magnitudes are also determined. During unloading process, the springback angle is deduced using the virtual work principle, and springback radius is also given according to the length of the neutral layer which remains unchanged before and after springback. The theoretical formulae are validated by the experimental results or the validated simulation results in literature, which can be used to quickly predict the forming quality of tube numerical control (NC) bending.     

基于制造特征的三轴高速铣削数控自动编程技术

运用面向对象技术,描述了待加工件的制造特征.利用模糊最大隶属原则,实现了加工区域几何制造特征的识别.以高速加工工艺数据库和范例库为支撑,采用IFTHEN规则和模糊匹配方法,提取出了适合高速铣削加工的工艺信息.提出了以切削时间短、加工成本低、表面质量高为目标的工艺方案寻优模型,该模型有助于形成成功的加工范例.依据已有加工范例和提取的工艺信息,实现了3轴高速铣削加工的自动编程.     

裁剪曲面的参数线加工算法研究

结合开发国产化软件的实践，详细论述了ＣＡＤ／ＣＡＭ技术中有关裁剪曲面的描述及加工自动编程算法的研究。从曲面造型及加工编程的通用性角度出发，将曲面的三维几何信息映射到二维参数域上，用二维拓扑信息环来描述裁剪曲面，把各种裁剪曲面的加工编程统一为一种具有拓扑信息环的广义曲面加工编程。同时，采用环形刀计算刀位信息，可方便地推广至球头刀或平底刀的加工编程。根据预先设定的残留高度及插补误差，在编程中对刀切点和刀位点的计算进行有效控制，保证了加工编程的精度要求。从而用较简单的方法实现了对任意裁剪曲面的加工自动编程     

一种基于实体模型的三轴数控加工刀轨生成算法

实体模型是几何造型的高级模型，它具有完整的曲面拓扑关系，国内基本实体模型的数摈加工算法的需求日渐迫切，本文提出了一种适合实体模型的三轴数控加工刀位轨迹生成算法；首先根据加工行距作一组平行于刀轴的平面，与模型的待加工表面求交，得到一系列交线，再根据加工步长规划另一组与上述平面垂直且平行于刀轴的平面，与上述交线求交，得到一交点网格，判断刀具与数据点的位置关系从而得到刀位轨迹。     

基于仲裁环的光纤通道性能分析

随着航空电子系统的发展,光纤通道技术正在逐渐取代传统的总线型通信网络。仲裁环作为一种经济的光纤通道拓扑结构,目前得到了较广泛的研究。本文利用OPNET modeler建立了光纤通道仲裁环及其节点状态机模型,并通过仿真对基于仲裁环的光纤通道性能进行了分析,为深入研究光纤通道奠定了理论基础。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法,介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计,提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令,即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能,操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数,系统可自动生成零件加工程序,完成刀片的加工。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。