时空稀疏贝叶斯的多通道降噪方法及在机械故障诊断中的应用

压缩感知利用与稀疏基相独立的观测矩阵将具有稀疏结构的高维度信号投影到低维子空间,对于信号的压缩和降噪有很好的效果,但是稀疏基以及稀疏系数矩阵的获得对于分析的结果有决定性的影响。稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning,SBL)算法能极大地提高信号稀疏分解的精度,提出了一种改进的基于时空稀疏贝叶斯(SpatioTemporal Sparse Bayesian Learning,STSBL)的多通道信号降噪算法。首先给出了多通道压缩感知理论模型,然后通过自适应过完备字典求取信号的稀疏基矩阵,最后提出基于STSBL的多通道理论模型获取多通道稀疏系数矩阵,从而实现多通道机械故障信号的有效降噪以及特征成分的精确重构。分别通过数值仿真实验和实测风力发电机轴承内圈故障信号进行分析,结果表明提出的方法有很好的降噪效果,同时能成功地提取信号的故障特征信息。     

基于信息综合判断的医院通讯网络差分故障分析

针对传统医院通讯网络运行中人工操作占用大量故障排除时间的问题,提出一种基于信息综合判断的医院通讯网络差分故障分析方法,通过对医院通讯网络差分故障定位、故障信息预处理及利用信息综合判断,完成对通讯网络故障问题的分析决策。实验证明:该方法与传统故障分析方法相比,故障排除时间明显缩短,进一步提高运行人员工作效率。     

基于Java的气象站数据对比平台设计与实现

目前在观测站上很多气象局使用的是DZZ4新型自动气象站,该站投入使用以来,不仅大大降低了气象测报人员的劳动强度,还使气象测报的质量得到了很大程度的提高。但在其运行过程中,有时因为环境因素或者自身零部件老化等问题,造成观测误差较大或缺测。在现行条件下,虽然有现用站和备份站两套自动站,但是做不到及时发现问题、切换。针对这一现象,结合沂水县气象局应用DZZ4新型自动气象站的实际状况,分析了如何利用在用站和备份站的数据差异判断故障,使用Java开发语言,设计研发一个实时监控报警软件。     

矿井主通风机安全隐患预警智能决策系统研发

煤矿主通风机在实时运行时一般只能进行通风机参数监控和超限阈值报警,缺乏安全隐患事件判断及预警方法及智能决策系统支持。为构建矿井主通风机安全隐患预警智能决策系统,对主通风机故障事件发生原因及判断依据进行了归类分析,建立了安全隐患故障树模型,并对实时运行数据和故障发生前隐患征兆进行数据挖掘分析,建立了安全隐患预警及处理对策方法。在此基础上,采用智能决策支持建立了基于Web的总体信息框架,设计开发了基于任务流调用机制的集成框架、运行界面、功能模型及信息库系统,并在南梁煤矿进行了智能决策支持系统的安装、测试和应用。研发结果为主通风机安全运行智能化、信息化管理提供了技术支持。     

一种矿用相控开关短路电流过零点预测算法

现有短路电流过零点预测算法存在计算复杂、误差大等问题。针对煤矿供电系统三相短路故障,提出了一种矿用相控开关短路电流过零点预测算法。该算法利用三相短路故障发生后1个基波周期内短路电流采样数据,通过累加和的方法计算短路电流的直流分量,可减小计算量、消除谐波干扰;将采样数据与直流分量相减,得到短路电流的交流分量;利用交流分量周期性的特点,可预测1个基波周期后任意采样时刻的交流分量;将1个基波周期后任意采样时刻的直流分量与交流分量相加,即可重构出任意采样时刻的短路电流,从而预测短路电流过零点。仿真和实验结果验证了该算法的准确性。     

改进ILoG算子的故障检测方法

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。     

船舶轮机主要设备故障现象分析及处理研究

轮机是船舶系统核心构成之一,受长期连续运行及外部环境的影响,轮机设备故障不可避免。本文总结船舶轮机设备常见故障,分析故障产生原因并给出对应的处理措施,提高轮机设备故障挖掘、排除能力,确保轮机系统高质量运行。