关于高精度动平衡测量中的不平衡信号提取方法研究（2012年）

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简介：
本论文针对高精度动平衡技术中关键环节——不平衡信号提取进行深入探讨，提出并分析了几种有效的新方法。通过实验验证了其在提高旋转机械系统性能和稳定性方面的应用价值。针对不平衡量较小时振动信号可能出现的拍频现象，本段落提出了一种估算拍频周期的方法，并采用正弦逼近法来提取不平衡量幅值和相位。通过FFT运算获取近似频率干扰信号的具体频率，然后以此为基础估计出信号的拍动周期。选取一个完整的拍动周期内的数据作为训练样本，再利用正弦逼近法对不平衡信号进行分析以获得其幅值及相位信息。仿真与实验结果表明：该方法能有效应对在小量不平衡测量时出现的结果不稳定问题，并显著提高测量精度。

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关于高精度动平衡测量中的不平衡信号提取方法研究（2012年）

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本论文针对高精度动平衡技术中关键环节——不平衡信号提取进行深入探讨，提出并分析了几种有效的新方法。通过实验验证了其在提高旋转机械系统性能和稳定性方面的应用价值。针对不平衡量较小时振动信号可能出现的拍频现象，本段落提出了一种估算拍频周期的方法，并采用正弦逼近法来提取不平衡量幅值和相位。通过FFT运算获取近似频率干扰信号的具体频率，然后以此为基础估计出信号的拍动周期。选取一个完整的拍动周期内的数据作为训练样本，再利用正弦逼近法对不平衡信号进行分析以获得其幅值及相位信息。仿真与实验结果表明：该方法能有效应对在小量不平衡测量时出现的结果不稳定问题，并显著提高测量精度。

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动平衡源程序与资料（应用于动平衡研究）

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本资源包包含用于动平衡分析的源代码及详细文档，适用于科研人员进行实验设计、数据处理和理论研究。动平衡是机械工程领域中的一个重要概念，在旋转机械的设计、维护和优化方面至关重要。它主要解决由于部件质量分布不均导致的振动问题，以提高设备性能、延长使用寿命并减少能耗。在这一主题中，提供了一组用于转子动平衡计算的源代码，这对于理解动平衡原理及实际应用具有重要价值。执行动平衡校正通常使用专门的动平衡机，适用于风扇、电机、飞轮和涡轮叶片等旋转部件。这些设备通过测量并分析旋转部件在工作状态下的振动与不平衡量来确定需要添加或移除的质量位置，从而实现动平衡效果。这类机器一般配备有精密传感器和控制软件，支持半自动或全自动的校正过程。压缩包中包含的核心算法C语言源代码是完成转子动平衡计算的关键部分。作为一种通用且高效的编程语言，C语言特别适用于需要快速处理数据的任务。这个核心程序可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **不平衡量计算**：通过振动分析和质量分布的数学模型（如傅里叶变换或加速度积分）来确定转子的不平衡量。 2. **校正位置确定**：基于振动数据中的相位信息，源代码会包含用于解算复数问题以找到需要增减的质量位置的方法。 3. **数据采集与处理**：读取传感器的数据，并进行预处理和滤波操作来去除噪声并提取有效信号。 4. **控制逻辑**：实现自动化的平衡过程，包括判断是否达到标准以及迭代校正的步骤等控制逻辑设计。 5. **用户界面**（尽管压缩包中未具体提及）：完整的动平衡系统通常包含用于参数输入、结果展示和操作流程管理的人机交互界面。 6. **移植性**：源代码易于修改，可以转换为其他编程语言如C++、Python或Java，适应不同环境需求。深入研究这些源代码有助于掌握动平衡的理论与实践知识。对于从事设备维护及研发工作的工程师而言，这些都是宝贵的资源。同时通过改进和优化现有代码，还可以提高动平衡精度和效率，在相关领域内取得显著进步。

三相不平衡与三相平衡的平衡编码及无功补偿仿真研究

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本研究聚焦于电力系统中的三相不平衡问题，探讨了平衡编码技术及其在无功功率补偿中的应用，并通过仿真验证其有效性。这是我完成的一个关于三相不平衡时无功补偿装置投入使用的仿真项目。该项目实现了8421编码和过零检测技术，并采用了过零投切方法。

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本文探讨了一种针对不平衡数据集优化的XGBoost算法改进方案，旨在提升少数类别的预测准确性与模型整体性能。在处理不平衡数据集的问题上，传统的分类器往往过分关注多数类别的预测准确性而忽视少数类别，导致后者误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，主要从数据、特征及算法三个层面进行优化。首先，在数据层面上采用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）来学习少数类别的样本分布，并通过训练生成器增加这类样本的数量以达到平衡。其次，在特征选择方面运用XGBoost算法组合现有特征，再利用最小冗余最大相关性（minimal Redundancy Maximal Relevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡数据分类的子集。最后在算法层面上引入针对不平衡问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行相应的优化。通过这些改进措施，在新的数据集中训练得到最终模型，实验表明该方法对于处理二元类别不均衡的数据表现出色。研究过程中详细讨论了各种策略的优势和局限性及其适用场景，尤其是CGAN生成样本的有效性和mRMR算法提高分类性能的作用得到了验证。同时在XGBoost的改进中结合焦点损失函数的方法证明可以有效减少训练过程中的偏斜问题，并降低少数类别的误判率。此外文中还涉及了meanAUC、F1 Score等评估指标，用于衡量模型在不平衡数据集上的表现情况。KEEL可能指的是一个提供实验环境的数据挖掘和机器学习平台，能够支持数据集的处理及算法测试验证。本段落研究涵盖了广泛的内容，包括如何解决不平衡数据问题以及特征选择与分类方法改进策略，对从事相关工作的科研人员和技术工程师来说具有重要的参考价值，并且对于学术界和实际应用中的不平衡数据挑战提供了新的解决方案。

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本文探讨了针对不平衡数据集优化XGBoost算法的方法，提出了一种有效的策略来改善模型在少数类样本上的表现。通过实验验证了所提方案的有效性与优越性。在处理不平衡数据集时，传统分类器倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的表现，导致少数类的错误率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，在二分类不平衡数据中从数据、特征和算法层面进行优化。首先，该方案通过条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）学习少数类别样本的数据分布，并训练生成器以产生更多的少数类别的合成样本。这有助于平衡原始数据集中的不均衡性。在特征处理方面，使用XGBoost算法进行特征组合并创建新的特征，同时利用最小冗余最大相关（minimalRedundancy MaximalRelevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡分类任务的特征子集。从算法层面来看，该方案引入了针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行了相应的调整以适应这种特定的数据分布。最终，在经过改进后的训练过程中生成新的模型。实验表明这种方法在处理不平衡数据方面具有显著优势，其效果优于现有的大多数不平衡分类模型。研究者详细讨论了各种方法的优点、缺点以及适用场景，并通过对比不同指标（如meanAUC和F1 Score）验证了该方案的有效性。文中提到的“KEEL”可能是指一个提供数据集、评估标准及实验环境的研究平台，用于机器学习与数据挖掘算法的研发。本段落涵盖了不平衡数据分析处理、特征选择技术以及分类模型改进等多个方面，为从事相关工作的专业人士提供了宝贵的参考信息和实用技巧。

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本论文探讨了针对不平衡数据集采用改进版XGBoost算法的有效性与优势，通过优化模型参数和引入新颖的数据采样技术，旨在提升机器学习模型在少数类样本分类上的性能。在处理不平衡数据集的问题上，传统的分类器往往倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的代价，从而导致对少数类别的误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种针对二元分类中不平衡数据的改进方法，在数据、特征和算法层面进行了优化。首先在数据层面上，通过使用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）来学习少数类别样本的数据分布，并训练一个生成器以创建额外的少数类别的样本，从而达到平衡原始不平衡数据集的目的。接着，在特征层面，利用XGBoost算法进行特征组合并产生新的特征；同时应用最小冗余最大相关（Minimal Redundancy Maximal Relevance, mRMR）算法筛选出更适合于处理不平衡数据分类任务的关键特征子集。在改进的算法层面上，则引入了专门针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数（Focal Loss），并在此基础上对XGBoost模型进行优化，以减少训练过程中对于多数类别样本过度关注的现象，从而降低少数类别的误判率。通过上述方法，在新的平衡化后的数据集上重新构建最终分类器。实验结果表明了改进后的方法在处理不平衡数据时具有明显的优势，并且与现有的多种不平衡分类模型进行了对比测试证明其有效性。研究过程中深入探讨了各种不平衡数据集的处理技术、特征选择策略以及算法优化手段，并分析了它们各自的优点和局限性，指出了不同方法适用的具体场景。特别地，在使用CGAN生成少数类别样本方面，实验结果显示这种方法能够显著改善不平衡数据集中分类性能；而mRMR特征选择算法则有助于提高模型对新数据的泛化能力。此外，在XGBoost改进过程中结合焦点损失函数的应用有效减少了训练过程中的偏差问题，并且文中还提及了meanAUC、F1 Score等评估指标，用于衡量模型在不平衡数据集上的分类表现。本段落研究广泛涵盖了处理不平衡数据的技术方法和理论基础，对于从事机器学习与数据分析的专业人士来说具有重要的指导意义。研究成果不仅对学术界提供了新的视角和技术支持，同时也为实际应用场景中的不平衡问题解决了有效的解决方案。

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