随机包络的各种计算法及其统计特征

基于求算随机信号的希氏变换的不同途径构成了计算随机包络的不同方法。现有的几种实算希氏变换的途径，主要是搏氏的和具有固定系数的双边滑动和方法，虽然离线计算时各法所得的包络的统计特征大体相同且有效，但均不能用来作在线计算包络的瞬时值。本文提出了以“双边最佳（系数滑动和”或“单边最佳滑动和”计算希氏变换的途径，其中的最佳系数可根据被处理的信号统计特性确定；并给出了各种途径所求包络结果的统计特征公式；文中     

数字孪生驱动掘进机远程自动截割控制技术

目前掘进机远程截割控制方法大多基于视频监控与平面信息,巷道断面成形质量取决于人工操作经验,可靠性较低。针对该问题,研究了数字孪生驱动掘进机远程自动截割控制技术,从数据感知、数据驱动、数据传输、远程自动截割控制等方面介绍了数字孪生驱动掘进机自动截割的实现过程。采用视觉测量技术获取掘进机位姿数据、气体传感器等获取掘进环境数据,构成数字孪生驱动的数据来源;建立掘进机虚拟模型和虚拟场景并完成虚拟模型动作编程及虚拟模型与虚拟场景的耦合,通过求解掘进机运动学正逆解,实现掘进机与虚拟模型交互;基于三次多项式方法进行巷道断面"S"形截割轨迹规划,设计反馈线性积分滑模控制器实现截割轨迹跟踪控制;采用MySQL数据库作为数据交互媒介,通过井下工业以太环网及矿用5G技术实现数据远程传输。实验结果表明,掘进机截割头能稳定跟随规划轨迹,且同一时刻虚拟界面显示的掘进机截割头位姿与实际位姿一致。     

GPS高精度水电站授时系统

GPS授时以其高精度、实时、抗干扰、技术成熟等优点被诸多领域所应用.研究设计了基于GPS高精度水电站授时系统,该系统可以通过RS232C和RS485输出接收处理后的本地时间,以及由GM-82 OEM板直接发送的1PPS和NMEA-0183 ASCII码定位导航时间信息.     

杜湖水库渗流监测系统设计

大坝安全监测系统设计与实施在各类土石坝安全的防范与预警等方面占据了越来越重要的地位.本文通过对杜湖水库工程安全监测系统设计做了全面的介绍,明确设计目的,突出工程监测项目,另外对整个大坝安全监测系统的布设做了一个详细说明.监测工程还利用了基于虚拟仪器开发平台开发的信息管理软件系统,以期达到更好的安全监测效果.     

基于状态熵的制造系统结构复杂性建模与评价

针对现有结构复杂性建模方法存在的不足,在考虑中间缓冲区状态对制造系统状态影响的基础上,提出一种基于通用发生函数法和信息熵理论的非串行制造系统结构复杂性建模与评价方法,从系统角度对制造系统的复杂性进行测度。通过建立中间缓冲区的状态转移方程,定义缓冲区的状态,分析中间缓冲区状态对非串行制造系统各工位加工设备状态的影响,将原制造系统转化为等效系统;利用通用发生函数法描述各等效加工设备的性能及其发生概率,并将制造系统分解成若干并联和串联子系统,引入并联和串联复合算子求解整个系统的发生函数,得到系统的状态空间及其对应的概率空间;从系统角度出发,利用信息论中的信息熵模型建立非串行制造系统的结构复杂性模型。以某车间的非串行缸盖柔性加工线为例,验证该模型与评价方法的有效性。     

以纺纱机或加捻机为例探索纺机技术发展

正2017上半年,纺织企业引进国外纺机设备进口总额达15.87亿美元,同比增长24.31%美国时间2018年4月3日,美国政府依据301调查结果单方认定,宣布将对原产于中国的进口商品加征25%的关税,涉及约500亿美元的中国对美出口商品。对此,我国商务部发布了《关于对原产于美国的部分进口商品加征关税的公告》。在这份加征关税商品清单中,虽     

遗传算法的改进策略及其在桥梁抗震优化设计中的应用效果

本文论述了采用遗传算法进行结构优化设计时遇到的诸如计算量大、早熟收敛和边界探索不足等棘手问题，提出了三个解决对策，编制了计算程序，其在桥梁抗震代化设计中的应用效果表明，改进后的遗传算法不但提高了计算速度，而且在尽可能短的时间内找到最好的优化解。     

一种智能型热态电气强度试验仪的研制

电气强度试验是电器产品安全性能检验的一项重要指标。文章根据GB4706.1推荐的90°移相法,研究了一种智能型热态电气强度试验仪,详细介绍了该试验仪的系统设计方案,包括智能控制模块、AC/AC变换模块、AD采样以及通信模块等,分析了仪器试验高压的电压外环、电流内环的双闭环控制策略,最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法

目的提出一种考虑能耗的多传感器融合加工表面粗糙度预测方法,精确预测零件表面粗糙度。方法首先采集车削过程中的功率和振动信号,测量加工表面粗糙度值,利用集成经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和小波包分析提取振动信号的时域与频域特征,联合功率信号的时域特征、能耗特征与切削参数,构造联合多特征向量。然后采用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)对联合多特征向量进行融合降维处理生成融合特征。最后将融合特征作为基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的表面粗糙度预测模型的输入特征,并使用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对SVM模型相关核参数进行优化以提高预测精度。结果预测得到的表面粗糙度平均相对误差为4.91%,最大误差为0.111μm,预测时间为9.24 s。与单传感器预测方法及多传感器联合特征预测方法相比,多传感器融合预测方法具有最高的准确率且预测速度快。结论多传感器采集的信息更全面、准确,保证了预测的准确性,对特征进行融合可进一步提高预测精度。