天津炼厂原油电脱盐破乳脱水工艺技术研究

根据天津炼厂原油的性质及其乳状液稳定性特点,实验室模拟炼油厂进行了天津原油静态电脱盐脱水研究。通过单一变量法对破乳剂量、注水量、脱盐温度、电场强度4种因素进行考察,找出该4种因素的优化范围,通过正交试验确定最佳工艺条件为:破乳剂用量70μg·g-1,破乳温度85℃,注水量7%,电场强度1.0kv,且脱后含盐量≤2.9mg·L-1,含水量≤0.28%,满足该炼厂加工原油的要求。     

基于ALIF和ISOMAP的机械设备故障识别方法研究

滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用。滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法。利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。研究结果表明：所提方法在滚动轴承故障识别上具有良好的效果。     

适用于大惯量负载的异步电动机设计

针对大惯量负载下普通异步电动机起动表现不佳的问题,设计了一种适用于大惯量负载的驱动电动机。对普通异步电动机的转子槽形进行优化设计,提出在转子上加永磁体的方案,设计了2种转子磁路结构和3个永磁体距离轴心的长度,仿真结果证明了优化后的电动机能够应用于起动转矩大、成本低等场合。     

基于嵌入式Linux的微波信号发生器键盘设计及驱动实现

介绍了基于Linux系统的信号发生器键盘设计的方法.分析了Linux内核中键盘驱动程序的整体框架结构,为信号发生器AV1486的键盘实现了驱动,并在此基础上,应用程序实现了对软键的控制.     

嵌入式系统网络实时性能的优化

嵌入式系统是资源受限的系统。在分析Linux对嵌入式系统网络实时性支持不足的基础上,提出了基于零拷贝技术的网络实时性能优化策略。采用虚拟内存操作方法消除内核空间和用户空间之间的数据拷贝,来减轻CPU的通信负担.用静态分配网络缓冲区代替原系统的动态分配。本文还提出了一种定长的分包机制,既可降低网络传输的延迟时间,同时也保证了1个数据包不会跨越2个页面的问题。实验结果表明：经过优化的网络系统的实时性能得到了明显的改善。     

新型立井掘进装岩机的结构设计及运动仿真

针对现有的立井工作面施工存在的问题,设计了一种将立井工作平台与挖掘装置结合的立井特种作业装料装置,实现了大块岩石的破碎和装运。并根据实际工况对其进行了运动学分析,建立了其SimMechanics仿真模型,通过MATLAB绘图功能绘制了挖斗齿尖挖掘包络图,结果显示,该装料装置满足某立井掘进装岩要求。     

基于信息浓缩的隐私保护支持向量机分类算法

支持向量机(SVM)的分类决策过程涉及到对原始训练样本的学习,容易导致数据中隐私信息的泄漏。为解决上述问题,提出一种基于信息浓缩的隐私保护分类方法IC-SVM。该算法首先根据样本的邻域信息,通过模糊C均值(FCM)聚类算法进行聚类分析;接着,使用信息浓缩准则对聚类中心进行处理,得到浓缩点组成的新样本;最后,使用新样本进行训练并得到决策函数,并用它去进行分类测试,可以较好地保护数据的隐私。在UCI真实数据和PIE人脸数据上的实验结果表明,IC-SVM方法既能保护数据信息的安全,又有较高的分类准确率。     

基于改进核模糊C均值类间极大化聚类算法

传统的核聚类仅考虑了类内元素的关系而忽略了类间的关系,对边界模糊或边界存在噪声点的数据集进行聚类分析时,会造成边界点的误分问题。为解决上述问题,在核模糊C均值（KFCM）聚类算法的基础上提出了一种基于改进核模糊C均值类间极大化聚类（MKFCM）算法。该算法考虑了类内元素和类间元素的联系,引入了高维特征空间的类间极大惩罚项和调控因子,拉大类中心间的距离,使得边界处的样本得到了较好的划分。在各模拟数据集的实验中,该算法在类中心的偏移距离相对其他算法均有明显降低。在人造高斯数据集的实验中,该算法的精度（ACC）、归一化互信息（NMI）、芮氏指标（RI）指标分别提升至0.9132,0.7575,0.9138。     

基于YOLOv3网络的自然环境下青苹果检测与识别

针对自然环境下青苹果目标与树叶颜色相似导致检测与识别困难的问题,提出一种基于YOLOv3网络的青苹果检测与识别方法。利用YOLOv3网络检测出图像中的青苹果目标区域,对目标区域进行HSV和YUV颜色空间分量下的阈值分割,选取青苹果目标提取效果较好的H、V和Y、U分量下的结果,通过形态学运算去除不连通的小区域得到青苹果目标。实验结果表明:在单个果实、两个果实和多个果实图像中,H、V和Y、U分量下青苹果目标提取的真阳性率均值为90.12%,假阳性率为5.74%,其中YUV颜色空间下Y分量的青苹果目标识别效果最好,真阳性率均值为93.93%。     

易燃固体类危险品试验仪的开发和应用

根据《关于危险货物运输的建议书》对危险品的分类方法分析了第4.1类易燃固体危险品的特点和危险性,研制了易燃固体类危险品试验仪,给出其硬件组成和软件设计逻辑梯形图.通过对鸟洛托品及硫磺等危险品的实际分类试验,证实该试验仪检测分类准确、操作安全,具有较高的可溯源性.