电机故障识别模型优化研究

提出了基于优化BP神经网络的电机故障识别模型.针对以往隐节点数依靠经验选取,缺乏理论指导的问题,利用隐节点输出的相关系数对网络隐层优化,简化模型结构.实验结果表明,该优化方法可行、所建立的故障识别模型有效.     

基于MATLAB GUI的分数阶控制器设计与分析平台

建立一个基于MATLAB的分数阶PI^α D^β控制器设计与分析平台,该平台主要包括分数阶微积分算子有理逼近函数生成模块和分数阶PI^αD^β控制器设计模块.在该平台上可获得分数阶微积分算子最佳有理逼近表达式、频率特性曲线、零极点分布,完成分数阶PIα Dβ控制器设计与分析.通过分数阶微积分算子有理逼近及控制器设计实例表明,该平台能够方便地实现分数阶微积分算子的有理逼近及其性能分析,交互界面友好、使用方便,为分数阶PI^α D^β控制器的便捷设计提供了条件.     

分数阶神经网络控制器自顶向下优化方法

研究了分数阶PIλ控制器中自顶向下优化BP神经网络的方法.介绍分数阶PIλ控制器的设计,提出自顶向下优化BP神经网络的算法,实现对控制器中相关参数的调节.实验结果表明,自顶向下的优化方法通过合并、删除某些隐节点达到了简化网络结构的目的.     

基于盲源分离的电机振动数据处理

运用盲源分离技术对混叠的电机振动信号进行分离,得到分离后的电机振动数据．用分离后的数据进行电机故障诊断可以有效地降低其复杂性,提高故障诊断的准确性．分离前后的电机振动数据功率谱图分析对比表明,盲源分离技术可以有效地对采集的电机振动数据进行分离,得到相对独立的振动数据．     

模糊系统知识模型（Ⅱ）：范畴、知识及其近似与度量

讨论了建立在模糊系统知识模型之上的范畴与知识的概念,并通过引入粗糙集中上、下近似等基本且重要的概念,在知识模型中给出了标号集关于复合关系的上、下近似等定义,以及给出了知识模型中范畴与知识的近似及其度量方法.对于所给出的有关概念及度量方法通过举例给出了具体说明,为模糊系统知识模型一致性和完备性的讨论奠定基础.     

交流电机调速系统的分数阶PIλ控制

主要讨论了分数阶PIλ控制方法并将其应用到交流电机调速系统中.介绍了分数阶PI控制器的设计,并利用Tustin算子生成函数将分数阶微积分由S域变换到Z域,利用连分式方法展开,实现了分数阶PIλ控制器的离散化.将其应用到交流电机调速系统,对分数阶控制器和传统整数阶PID控制器控制特性进行实验对比,研究结果表明:分数阶PIλ控制器相比传统整数阶PID控制器具有更好的控制效果.     

模糊系统知识模型的一致性与完备化

在对模糊系统知识模型概念、知识模型上的单点关系和复合关系、以及知识与范畴的近似及度量的研究基础上,对模糊系统知识模型的一致性和完备化进行了讨论.通过将粗集理论中的相关性理论及其度量方法引入到知识模型中,独立地提出了知识模型的扩充、极大一致性分解的概念与方法,并结合粗集理论中的约简理论,形成了知识模型完备化处理的理论与方法.知识模型的一致性与完备化理论与方法可以应用于基于离散样本数据的模糊系统辨识中.     

模糊系统知识模型（Ⅱ）：范畴、知识及其近似与度量

讨论了建立在模糊系统知识模型之上的范畴与知识的概念,并通过引入粗糙集中上、下近似等基本且重要的概念,在知识模型中给出了标号集关于复合关系的上、下近似等定义,以及给出了知识模型中范畴与知识的近似及其度量方法.对于所给出的有关概念及度量方法通过举例给出了具体说明,为模糊系统知识模型一致性和完备性的讨论奠定基础.     

基于粗糙集理论的决策系统属性约简

介绍了粗糙集理论的基本概念,包括等价关系、划分、条件信息量等．介绍属性约简的原理,在此基础上提出了基于条件信息量的数据约简方法,优选出有用的属性,并通过实例表明该方法是可行和有效的．     

一种交流电机故障诊断中的特征提取与强化

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了一种故障特征提取与强化的新方法.即在对所采集的交流电机振动加速度信号进行数据预处理之后,用盲源分离方法进行独立振动源的分离,然后采用小波包分析方法进行特征提取,并进行特征频带的简化及特征强化处理,特征强化后的数据作为交流电机故障诊断模型的输入.该方法通过对振动加速度信号进行分离,能够分离出混合信号中的独立振动源,提高了故障特征提取的正确率和准确度;通过对特征频带化简,减少了故障诊断模型的输入,进而简化了模型的结构;特征强化使模型能够更有效地识别故障状态.