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基于贝叶斯网络和灰关联法的多态液压系统故障诊断被引量：2: 2013年; 提出基于贝叶斯网络和灰关联法并综合考虑根节点后验概率和故障诊断处理成本的故障诊断方法。考虑根节点故障状态的多态属性,利用贝叶斯网络推理求得根节点后验概率,利用模糊子集描述故障诊断处理成本,通过灰关联法建立故障诊断决策矩阵,计算故障诊断决策方案的灰关联度,进而确定故障决策方案的搜索序列以得出系统故障原因。通过液压系统实例,分别求解出半故障状态和故障状态下的故障诊断序列,同时也验证该方法的可信度和可行性。; 陈东宁姚成玉王斌吕世君; 关键词：液压系统故障诊断贝叶斯网络多态模糊子集

基于主成分分析和重叠直方图统计的视频信号心率测量被引量：3: 2016年; 光电容积脉搏波描记法(PPG)原理指出,特定波长的光强度在血液容积作用下呈现周期性变化,因此人面部的肤色会随着脉搏的波动发生微小的变化。根据该原理,可以实现低成本、无接触、无电极的舒适的心率测量,对于远程医疗监控等领域有很大的意义。使用普通摄像头采集人脸视频,通过主成分分析(PCA)对人脸的3个区域的绿色分量的均值提取主成分信号,消除部分外界噪声的干扰;提取的主成分信号经平滑处理后,进行去趋势化处理,然后经过所提出的波峰检测方法,提取其波峰,减少波峰的漏检或多检;此外,采用重叠直方图统计的方法,计算心率信号的波峰间隔。在实验中,采用康泰CMS-50D指夹式脉搏血氧仪(测量样本数174个)和美国BIOPAC公司MP150多导生理记录仪记录的ECG(样本数110个),分别与所提取结果通过Bland-Altman分析方法进行对比。该方法与指夹式脉搏血氧仪测量结果的对比实验表明:叠加直方图统计方法的引入,使一致性评估评估的标准差由12.4次/min减小到8.0次/min左右,提高约1/3;与ECG的一致性评估的结果均值为1.8次/min,标准差为3.2次/min,两者均较小,说明两者结果具有很好的一致性。; 赵彦涛付美玲王斌张旭光李小俚; 关键词：心率视频

混合粒子交互微粒群算法被引量：7: 2015年; 针对现有微粒群算法仅考虑单一一种引斥力规则使得其搜索能力存在的不足,考虑在不同搜索阶段采用不同的引斥力规则,提出搜索后期引力增强型混合引斥力微粒群算法(LAPSO算法)。利用拟态物理学中的引斥力规则使粒子保持多样性,提高算法的全局搜索能力;当进入到具有全局最优解的区域时,增强引力作用、减少斥力作用,利用比自身适应度好的粒子和全局最优解粒子的引力作用,提高算法的局部搜索能力。为进一步提高LAPSO算法的优化性能,将其与混合全连接型-环形拓扑结合,提出混合粒子交互微粒群算法(HIPSO算法)。通过6个Benchmark函数进行测试,结果表明,与现有的扩展-微粒群、微-微粒群、中值导向-微粒群等算法相比,所提的LAPSO算法、HIPSO算法具有较好的种群多样性,具有更好的寻优精度、收敛率和最优解搜索能力。结合文献[7]中的柔性流水车间调度离散优化实例和文献[20]中的超声振动加工工艺参数连续优化实例,验证了HIPSO算法的最优解搜索能力。; 姚成玉王斌陈东宁张瑞星; 关键词：微粒群算法

Contourlet变换和遗传算法相结合的沥青红外图像增强方法被引量：7: 2019年; 沥青施工过程中,采集的红外图像容易受到周围环境噪声的影响,使图像变得模糊、信噪比低,从而导致后续图像处理分析的准确度降低。针对该噪声特性,提出了一种Contourlet变换和遗传算法相结合的红外图像增强方法。首先对原始红外图像进行Contourlet变换,得到带有多尺度、多方向信息的带通子带,然后对其进行模糊增强,并通过自适应遗传算法优化模糊增强参数,最后对增强后的带通子带进行Contourlet逆变换,得到效果增强的红外图像。实验结果表明,与其它几种常用的红外图像增强方法相比,此方法能更有效地抑制噪声,提高清晰度,取得了较好的增强效果。; 朱丹丹王斌杨奕李永勃; 关键词：计量学红外图像增强 CONTOURLET变换遗传算法

搜索后期斥力增强型混合引斥力微粒群算法及可靠性优化应用被引量：3: 2014年; 将利用贝叶斯网络构造的系统故障概率函数作为可靠性指标,考虑费用、质量、体积构造了资源约束函数。针对微粒群算法引斥力规则的不足,提出了搜索后期斥力增强型混合引斥力微粒群算法(LRPSO算法):在搜索前期,使微粒在其他微粒的引斥力作用下进行最优搜索,以保持种群多样性;在搜索后期,减小引力、增强斥力,利用斥力项避免微粒陷入较差位置,以提高局部搜索能力。算法测试和可靠性优化实例验证了LRPSO算法的有效性。; 陈东宁姚成玉王斌张瑞星; 关键词：贝叶斯网络

贝叶斯网络在液压系统可靠性分析中的应用被引量：9: 2012年; 贝叶斯网络具有双向推理功能,不但可以计算系统的可靠性指标,而且还能进行故障诊断的反向推理。通过与或门故障树算例验证了贝叶斯网络正向推理方法与故障树分析方法的计算结果是相同的。将贝叶斯网络应用于塔式起重机液压系统可靠性分析中,建立故障树并将其转化为贝叶斯网络,利用桶排除法计算出顶事件发生概率,利用反向推理求得各部件在顶事件故障发生条件下的后验概率,得到系统薄弱环节,为提高系统可靠性提供依据。; 陈东宁姚成玉王斌; 关键词：液压系统可靠性分析贝叶斯网络故障树

基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法被引量：85: 2014年; 针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法:利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运输车液压系统进行模糊可靠性评估,计算根节点状态重要度等可靠性指标,为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。; 姚成玉陈东宁王斌; 关键词：可靠性评估贝叶斯网络模糊子集重要度

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王斌