3.1概述 3.2信号的调理 3.3信号的数学运算 3.4本章小结

提出了基于多代理决策融合的电机状态识别系统.以电机的振动信号和电流信号为输入,六种分类器用来识别其状态.每个分类器视为一个代理,独立完成模式识别工作后,同其他分类器交换信息从而提高识别率.本文还将传感器融合和分类器选择融入系统,同单源数据和无分类器选择相比具有更大的优势,使最终电机状态识别率达到98.9%

一.数字信号处理的基本概念 1.信号 2.信号分类 3.模拟信号 4.数字信号 5.二者关系 6.数字信号处理

尽管供应商评价应用日益增多,用单一评价方法处理所有定性和定量准则却存在一些局限.为避免供应商选择中单一评价方法处理所有准则的不足,实现主观信息与客观信息相结合的合理评价,提出了一种基于供应商选择准则分类的伙伴供应商认证选择的综合方法.该方法综合运用群组AHP方法、模糊综合评价、信息熵和TOPSIS方法的长处,使供应商的评价更为合理.以某钢铁企业焦炭供应商选择为例进行了实证分析

(1)三种反馈控制系统分类 自动增益控制(AGC)电路:在输入信号幅度变化很大的情况下,使输出信号幅度保持恒定或仅在较小范围内变化的一种自动控制电路。 自动频率控制(AFC)电路:是一种频率反馈控制系统,AFC电路控制的是信号的频率

6.2.2频率调制信号的性质 由于频率调制过程是非线性过程,叠加原理不能应用。在本节中,主要分析单频正弦信号调制下调频波的性质

基于支持向量机,提出一种挖掘粗集信息表中不一致事例背后隐藏某种有价值信息的算法,即不一致是由于错误引起,还是由于误差引起,抑或是由于缺少属性引起,并提出一些排除不一致的方案和算法

运用高频信号注入法估计永磁同步电机转子位置要求给电机同时施加基本电压和高频电压.本文讨论了通过采用PWM调节的逆变器同时注入这两种电压的可行性,并进行了仿真研究.结果表明,只要选择合适的调制信号和载波比就能够实现电压的叠加输入.同时,对逆变器的非线性行为所带来的影响也作了深入的探讨,证明其仅在电流流过零处对输出结果产生影响.根据这一特点,提出了相对比较简单的补偿措施,仿真结果证明了这一措施的正确性

以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5～1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景

为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的