以无线传感器网络为研究对象,针对网络能量消耗不均匀,造成部分网络节点能量过早耗尽这一问题,采用无向图理论对无线传感器网络进行建模,并通过改进的蚁群算法对网络路由路径进行求解,改进启发因子,加入能量消耗预测机制,引导算法产生能够平衡各节点能量消耗的路由路径,最终达到平衡网络节点能量的目的。仿真对比实验表明,与经典蚁群算法相比,提出的改进蚁群算法能够有效降低节点剩余能量方差,平衡节点能量消耗,有效提高无线传感器网络的能量平衡。

针对齿轮箱复合故障信号成分复杂和故障特征难以识别的问题,提出基于多分辨奇异值分解(MRSVD)能量特征和模糊核聚类(KFCM)的齿轮箱复合故障诊断方法。首先,采集齿轮箱不同工况下的振动信号,通过进行MRSVD分解得到1个相似信号和5个细节信号;然后,提取6个分量信号的能量特征并进行归一化处理,得其能量相对值;最后,使用KFCM进行故障诊断。实验结果表明,MRSVD能量特征提取方法可有效提取齿轮箱复合故障特征,且KFCM可准确诊断齿轮箱复合故障。