无导师神经网络用于刀具状态的监测系统

本文通过集成多个传感器的信息，建立了一个基于神经网络的刀具状态监测的智能系统，这种无导师神经网络监测系统无需收集大量的刀具破损时的特征数据作为学习样本，由信号分析和特征提取模块提供的特征值作为神经网络的输入，通过修正网络权值，由表决模块输出判断，从而保证了系统在较宽的工作 范围内的判断精度。     

人工神经网络在监测刀具切削状态中的应用

基于人工神经网络提出一种刀具磨损模型，训练时该网络上多个传顺组成的输入矢量与由实测刀具磨损量组成的输出矢量联系起来，两矢量均作用于网络。实际运用时根据训练时已建立的“模型”，融合多个传顺的数据，给出了刀具磨损的估计值。     

线接触零件磨损仿真的温度研究

磨损是摩擦学研究中的重要领域之一．然而，现行的磨损研究方法普遍采用大量的模拟试验来进行经验性的探索．而且，在磨损量计算中只考虑压力的影响．在考虑压力对磨损影响的同时，加入了温度影响因素，利用仿真技术对磨损量进行计算机模拟，提出了线接触零件磨损的数值仿真通用模型．对后续线接触零件磨损仿真的研究具有很大的指导意义．     

工程机械综合传动装置磨损量预测分析

通过介绍工程机械综合传动装置的磨损类型,研究了灰色神经网络模型与检验方法的拟合精度,并分析主要磨损部件磨损量预测的过程。通过对工程机械综合传动装置道路试验数据的分析预测,得到较精确的预测结果,证实了灰色神经网络模型用于综合传动装置磨损元素浓度预测的可行性。     

通信信号调制识别方法研究

通信信号调制识别的主要目的是进行信号监测及处理。该项技术常用于频率管理、通信对抗等领域。用小波分析和神经网络理论针对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行了有效的特征提取和分类，实现了通信信号调制样式的分类识别，使识别正确率得到了明显改善。计算机模拟结果证明了此方法的可行性。     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

基于Gabor滤波的多分类器集成人脸表情识别

脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果.为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果.实验结果表明了该方法的正确性.     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。     

基于Lipschitz指数的刀具磨损补偿问题研究

刀具的磨损使得在给定的进给条件下,加工产品的尺寸精度和表面质量受到影响.尤其是在自动化程度较高、产品的精度要求较高的批量生产过程中,刀具的磨损增加了产品的系统误差.刀具磨损的在线补偿是减少这类产品加工误差的有效方法[1-3].因此,本文根据刀具磨损的规律以及不同的刀具磨损阶段Lip指数的变化规律,对刀具磨损的在线补偿问题进行了探讨,提出了刀具磨损自动补偿的实施方案.     

车削大螺距螺纹刀具后刀面磨损宽度分布特性

采用低速、大切深、高进给工艺方案车削大螺距螺纹时,刀具左右后刀面存在明显不均匀磨损,直接影响左右螺纹面的加工质量一致性和加工效率.已有的刀具后刀面磨损宽度测量方法仅反映出后刀面磨损宽度随切削行程变化的平均性质,无法揭示后刀面磨损宽度的分布特性.为此,设计和制磨出一把用于车削螺距16 mm梯形外螺纹的刀具,采用等参数轴向分层切削方法进行左右后刀面磨损实验,分析刀具后刀面磨损特征,构建刀具后刀面磨损宽度分布函数,揭示出后刀面磨损宽度分布特性.结果表明:左右后刀面磨损宽度在切削刃长度和切削行程两个方向上均呈现不同的分布特性,且左后刀面磨损明显大于右后刀面磨损,上述方法可用于定量描述车削大螺距螺纹刀具后刀面磨损状态,评定不同切削行程条件下刀具左右后刀面磨损的差异性.     

Identification of grinding wheel wear signature by a wavelet packet decomposition method

Grinding is known as the most complicated material removal process and the method for monitoring the grinding wheel wear has its own characteristics comparing with the approaches for detecting the wear on regular cutting tools. Research efforts were made to develop the wheel wear monitoring system due to its significance in grinding process. This paper presents a novel method for identification of grinding wheel wear signature by combination of wavelet packet decomposition (WPD) based energies. The distinctive feature of the method is that it takes advantage of the combinational information of the decomposed frequency components based on the WPD so the extracted features can be customized according to the specific monitored object to get better diagnosis effects. Experiments are researched on monitoring of grinding wheel wear states under different machining conditions. The results show that the energy ratio extracted from the measured vibration signals is consistent with the grinding wheel wear condition evaluated by experiment and the further extracted feature ratio can be used in prediction of wheel wear condition.     

Radar Emitter Signal Recognition Based on Complexity Features

Intra-pulse characteristics of different radar emitter signals reflect on signal waveform by way of changing frequency, phase and amplitude. A novel approach was proposed to extract complexity features of radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise ratio ( SNR), and radial basis probability neural network (RBPNN) was used to recognize different radar emitter signals. Complexity features, including Lempel-Ziv complexity (LZC) and correlation dimension (CD), can measure the complexity and irregularity of signals, which mirrors the intra-pulse modulation laws of radar emitter signals. In an experiment, LZC and CD features of 10 typical radar emitter signals were extracted and RBPNN was applied to identify the 10 radar emitter signals. Simulation results show that the proposed approach is effective and has good application values because average accurate recognition rate is high when SNR varies in a wide range.     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法

多功能车辆总线MVB （multiple vehicle bus）用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法. 该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型. 实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2 800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法.      

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货运量预测是制定物流政策和决定物流基础设施布局的重要依据。针对受多因素影响的货运量预测具备较强非线性和模糊性特征,提出一种基于趋势分解和小波变换的多重“分解—集成”预测方法。利用趋势分解将货运量分解为趋势项和非趋势项,通过小波分解将非趋势项进一步分解成低频项和高频项,分别建立预测模型,选用相加集成得到货运量预测值。实证表明,“分解—集成”的预测策略将非平稳货运量分解为相对平稳的子序列组合,降低了问题复杂度,有效提高了预测性能,与传统的趋势分解预测模型和小波分解预测模型相比,多重“分解—集成”预测模型精度更高。     

A HOS-based blind signal extraction method for chaotic MIMO systems

A novel method to extract multiple input and multiple output （MIMO） chaotic signals was proposed using the blind neural algorithm after transmitting in nonideal channel. The MIMO scheme with different chaotic signal generators was presented. In order to separate the chaotic source signals only by using the sensor signals at receivers, a blind neural extraction algorithm based on higher-order statistic （HOS） technique was used to recover the primary chaotic signals. Simulation results show that the proposed approach has good performance in separating the primary chaotic signals even under nonideal channel.     

一种基于神经网络的馈线自适应继电保护技术

针对常规保护的自适应能力及检测某些复杂故障方面存在一定局限性,利用前馈神经网络,导出了常规保护与神经网络参数间的显式关系,证明了神经网络继电保护可实现常规馈线保护的功能。     

基于多尺度分析与神经网络的交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。     

半监督卷积神经网络的词义消歧

为了解决有标签语料获取困难的问题，提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)汉语词义消歧方法. 首先，提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征，利用词向量工具将消歧特征向量化；然后，对有标签语料进行预处理，获取初始化聚类中心和阈值，同时，使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练，利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类，选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中，不断重复上述过程，直到训练语料不再扩大为止；最后，使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料，使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验. 实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1%.      

基于Copula函数的高速列车转向架故障特征提取

为了实时监测高速列车转向架关键部件的工作状态,提出了一种基于Copula函数的特征提取方法.以某型高速列车转向架正常、抗蛇形减振器失效、空气弹簧失效、横向减振器失效4种工况的振动信号为研究对象,将信号进行聚合经验模态分解,针对得到的本征模态函数,使用Gaussian Copula函数构建它们的联合概率密度函数.提取边缘分布的Kullback-Leibler Distance值,及联合概率密度函数的均值和方差作为特征,采用支持向量机进行识别.实验结果表明,在200 km/h速度下,故障平均识别率在95%以上,表明了该特征提取方法的有效性.