检索结果-南通市图书馆

基于多失效模式相关分析的技术特征综合配置方法

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计算机集成制造系统 2014年第10期20卷 2512-2521页

作者：杜雷高建民陈琨姜洪权西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室陕西西安710049 台州学院机械工程学院浙江台州318000

通过分析机械可靠性设计相关研究工作的研究成果与不足,提出新的基于可靠性功能配置的技术特征配置方法。该方法利用可靠性功能配置的矩阵分解结构描述失效发生机理、软失效和硬失效模式三者之间的复杂关联关系。从考虑零部件多失效模... 详细信息

通过分析机械可靠性设计相关研究工作的研究成果与不足,提出新的基于可靠性功能配置的技术特征配置方法。该方法利用可靠性功能配置的矩阵分解结构描述失效发生机理、软失效和硬失效模式三者之间的复杂关联关系。从考虑零部件多失效模式相关性的角度,提出各失效模式对零部件整体造成的可靠性损失的定义,并建立了可靠性损失的分析与计算模型。按可靠性损失的大小将零部件可靠性指标值分配给各个失效模式。在可靠性指标值分配基础上,利用逆可靠度法求解零部件技术特征值。以加工中心传动系统的研发为例,说明了所提方法的可行性和有效性。

关键词：可靠性功能配置多失效模式相关逆可靠度法可靠性屋

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基于小世界网络的复杂系统故障传播模型

西安交通大学学报 2007年第3期41卷 334-338页

作者：李果高建民高智勇姜洪权西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

为了从复杂机电系统自身固有的网络拓扑结构出发来研究故障的传播机制,采用小世界网络理论分析方法,对系统网络拓扑结构统计特性进行分析,建立了基于小世界聚类特性的故障传播模型.结合故障的扩散强度,按照分步扩散的原则对故障传播的... 详细信息

为了从复杂机电系统自身固有的网络拓扑结构出发来研究故障的传播机制,采用小世界网络理论分析方法,对系统网络拓扑结构统计特性进行分析,建立了基于小世界聚类特性的故障传播模型.结合故障的扩散强度,按照分步扩散的原则对故障传播的过程进行了描述,同时用蚁群算法求得扩散能力最强的故障传播路径及相应的关键节点.用该模型对喷射发动机的故障传播过程进行分析,结果表明,该方法可以有效地找到系统中存在的脆弱点,从而为设计改进和故障预防提供了重要依据.

关键词：故障传播小世界网络蚁群算法扩散强度分步扩散

一种考虑制造单元性能的工艺参数优化设计方法

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西安交通大学学报 2018年第10期52卷 80-87页

作者：姜洪权程雷高建民王荣喜西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

针对挤吹塑产品制造过程中工艺参数设计受产品质量要求及设备工作能力的双重影响的问题,提出了一种考虑制造单元性能的产品制造工艺参数优化方法。首先针对产品质量要求,建立产品质量评价指标与工艺参数的约束关系,通过实验数据进行分... 详细信息

针对挤吹塑产品制造过程中工艺参数设计受产品质量要求及设备工作能力的双重影响的问题,提出了一种考虑制造单元性能的产品制造工艺参数优化方法。首先针对产品质量要求,建立产品质量评价指标与工艺参数的约束关系,通过实验数据进行分析并得到影响该关系的回归方程,求解满足质量目标的工艺参数集合;在满足质量优化目标的基础上,综合考虑制造单元性能目标,通过定义制造单元性能指数及建立各工艺参数、制造单元性能指数间的约束和优化函数,实现同时满足质量目标和制造单元性能的最佳工艺参数设计与优化。以挤吹塑制造过程工艺参数优化问题为例对提出方法进行有效性验证,结果表明:利用提出的质量评价指标、制造单元性能指数对实验数据进行分析,可以实现综合质量目标和制造单元性能的挤吹塑制造过程工艺参数优化,有效解决了工艺参数与制造单元性能稳定性不匹配的问题,从而保证了产品生产率和质量稳定性。

关键词：挤吹塑质量目标制造单元性能工艺参数

一种复杂机电系统LE-SVDD异常监测方法

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振动．测试与诊断 2017年第3期37卷 469-475页

作者：亚森江.加入拉高建民高智勇姜洪权陈子胜西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830046

复杂机电系统生产过程监测数据具有明显的高维非线性和复杂分布特点,针对传统的方法难以满足复杂系统异常辨识的要求,提出一种拉普拉斯特征映射-支持向量数据描述(Laplacian eigenmaps-support vector domain description,简称LE-SVDD)... 详细信息

复杂机电系统生产过程监测数据具有明显的高维非线性和复杂分布特点,针对传统的方法难以满足复杂系统异常辨识的要求,提出一种拉普拉斯特征映射-支持向量数据描述(Laplacian eigenmaps-support vector domain description,简称LE-SVDD)的异常监测方法。由于高维特征空间中距离很近的点投影到低维空间后距离应该很近,因此改进的LE方法使用一个有权无向图来描述一个流行,用嵌入的方式找到高维数据的低维嵌入,从而能够发现高维数据内部的地位流行结构。通过标准的田纳西-伊斯曼过程(Tennessee Eastman process,简称TE过程)测试和训练数据进行仿真实验,给出了在非线性特征提取和不同时段异常辨识的准确结果。平均漏报率和误报率都比较低,分别为6.063,6和5.625,3.125,这表明LE-SVDD方法在状态监测中具有良好的非线性和高维数据处理能力,适用于工程系统的监测诊断。

关键词：复杂机电系统异常监测方法特征提取拉普拉斯特征映射-支持向量数据描述(LE-SVDD) 田纳西-伊斯曼(TE)过程

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化工系统海量数据的扩散映射和异常辨识

计算机集成制造系统 2014年第12期20卷 3091-3096页

作者：高智勇霍伟汉高建民姜洪权西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室陕西西安710049

为充分提取化工系统中的故障特征以辨识故障类型,提出针对动态系统海量数据的故障分类方法。该方法利用扩散映射算法与扩散映射的线性增量算法,对高维空间中的化工系统运行数据进行降维,提取出数据中的低维流形特征。利用降维后的故障... 详细信息

为充分提取化工系统中的故障特征以辨识故障类型,提出针对动态系统海量数据的故障分类方法。该方法利用扩散映射算法与扩散映射的线性增量算法,对高维空间中的化工系统运行数据进行降维,提取出数据中的低维流形特征。利用降维后的故障样本训练支持向量机多类分类器,实现系统在线数据异常辨识。通过田纳西—伊斯曼仿真数据和实际生产运行数据验证了方法的可行性和高效性。与其他类似分类方法对比,该方法具有更高的分类精度。

关键词：化工系统海量数据故障分类流形学习扩散映射支持向量机故障诊断

符合人眼视觉特性的焊缝射线数字图像增强方法

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西安交通大学学报 2012年第3期46卷 90-93,99页

作者：穆为磊高建民陈富民姜洪权西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点... 详细信息

针对焊缝射线检测数字图像的灰度低、对比度低的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的图像增强方法.该算法先标定数字化仪器,得到各种数字化条件下的黑度与灰度关系.其次,根据成像条件得到待处理图像的成像特性,通过该成像特性的2个极点来获得图像处理的目标特性.最后,利用由成像特性和目标特性得到的图像灰度级映射变换函数,对图像进行了空域增强处理.实验结果表明,该算法将原图的灰度级差异从145提高到157,使原图平均灰度级从35提高到120.与线性变换算法相比,该算法没有产生信息丢失;与直方图均衡算法相比,该算法将图像平均灰度级提高到120且属于人眼敏感的范围.

关键词：人眼视觉特性射线图像图像增强

基于网络特性的分布式复杂机电系统脆弱性分析

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计算机集成制造系统 2009年第4期15卷 791-796页

作者：姜洪权高建民陈富民高智勇西安交通大学机械工程学院CIMS研究所陕西西安710049

利用复杂网络理论,提出了一种基于网络结构特性的分布式复杂机电系统脆弱性分析方法。从系统与网络角度研究流程工业中的复杂机电系统,分析系统的网络拓扑结构特性及对故障传播的影响,在此基础上定义节点负荷及脆性系数,对系统固有的脆... 详细信息

利用复杂网络理论,提出了一种基于网络结构特性的分布式复杂机电系统脆弱性分析方法。从系统与网络角度研究流程工业中的复杂机电系统,分析系统的网络拓扑结构特性及对故障传播的影响,在此基础上定义节点负荷及脆性系数,对系统固有的脆弱性进行分析,并给出了具体分析方法。以典型化工过程田纳西-伊斯曼系统为例,详细介绍了该方法的分析和应用过程,并对其有效性进行了验证。研究结果表明,该方法可以从系统网络的角度辨识系统中的脆弱点和关键点,为合理设计安全控制和故障预防措施提供了依据。

关键词：工业系统流程工业复杂网络脆弱性分析田纳西-伊斯曼

基于集成熵KPCA的复杂机电系统状态监测方法

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计算机集成制造系统 2015年第5期21卷 1327-1333页

作者：高智勇梁银林高建民姜洪权西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室陕西西安710049

针对传统KPCA方法的模型参数选取对经验知识依赖程度过高、容易造成漏报和误报的缺点,提出一种基于集成熵核主成分分析的状态监测方法。该方法将传统的KPCA与信息熵结合,在高维空间用信息测度确定模型参数,用Renyi熵贡献提取核主成分,... 详细信息

针对传统KPCA方法的模型参数选取对经验知识依赖程度过高、容易造成漏报和误报的缺点,提出一种基于集成熵核主成分分析的状态监测方法。该方法将传统的KPCA与信息熵结合,在高维空间用信息测度确定模型参数,用Renyi熵贡献提取核主成分,通过构造综合统计量进行状态监测。在TE过程和某企业的压缩机组系统上的仿真研究表明,所提方法较传统KPCA有更好的非线性数据处理能力和更高的故障或异常检测精度。

关键词：状态监测核主成分分析 Renyi熵特征提取

一种适用于高维非线性特征数据的聚类算法及应用

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西安交通大学学报 2017年第12期51卷 49-55,90页

作者：姜洪权王岗高建民高智勇高瑞琪郭旗西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 西安交通大学第二附属医院西安710004

针对高维数据聚类分析中数据之间具有多种非线性特征关系,导致数据分布不均、传统相似性度量失效及结果类中心难以精准表征等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与密度聚类(DBSCAN)的高维非线性特征数据聚类分析技术。首先,为有效提... 详细信息

针对高维数据聚类分析中数据之间具有多种非线性特征关系,导致数据分布不均、传统相似性度量失效及结果类中心难以精准表征等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与密度聚类(DBSCAN)的高维非线性特征数据聚类分析技术。首先,为有效提取高维数据的非线性特征,利用KPCA理论将原始数据映射到更高维数据空间,利用主元分析获得数据变化的方向集合,并进行降维分析;然后,通过重新定义数据样本在主元空间的相似性距离对传统DBSCAN聚类方法进行改进,并利用3δ统计理论对各簇中心的进行表征,从而实现高维数据的精确分类与类中心知识表达。以实际高血压患者群体聚类问题为例对方法进行了有效性验证,实验表明,所提方法可以有效获取原始数据的非线性特征,实现患者个体特征群体的有效划分及簇类中心知识的表达,解决传统DBSCAN聚类方法对高维数据不适用的问题。

关键词：非线性高维数据核主元分析密度聚类