对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换,提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息.结果表明,小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障

一、函数的极值 1.函数的极值与最值的区别 函数的极大(小)值与整个区域上的最大(小值不可混为一谈,前者是指函数在一点 附近的最大(小)值,是局部性的,后者是函数在整个区域上的最大(小)值,是整体性的

小麦纹枯病 Wheat Sharp Eyespot 小麦纹枯病是一种世界性病害,发生非常普遍。我国早有纹枯病的记载,20世纪70 年代前在我国小麦上属次要病害。80年代以来,由于小麦品种更换、农业栽培制度的改变 以及肥水条件的改善,纹枯病在长江中下游和黄淮平原麦区逐年加重

小麦全蚀病 Wheat Take-all 小麦全蚀病是一种典型的根部病害,广泛分布于世界各地。1884年英国最早记载,我 国于1931年前后在浙江省发现,以后在部分省区)零星发生。70年代初小麦全蚀病在山东 烟台严重发生,而今已扩展到西北、华北、华东等地,19个省(区)全蚀病是小麦上的毁灭 性病害,引起植株成簇或大片枯死,降低有效穗数、穗粒数及千粒重,造成严重的产量损 失

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

若一物体可用颜色和大小表示,我们称颜色和大小为特征基,构成此物体特征描述空间。 大小和颜色是互不相干的2种描述,我们称其为正交。同时若这些基的能够完全表示 所有物体,我们称其为完备特征基。若特征基完备且正交,人们就可以在特定特征上对比事物 而不受其他特征上的信息干扰,但由于人们的认知形成过程,特征基并非完全正交

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器,它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解.机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响,比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等,这些影响体现在不同的尺度上.通过小波的多分辨分解,这些不同尺度上的信息被区分开来,然后在控制中对轧辊偏心进行补偿.仿真实验表明该方法是有效的

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要