双联交会测量技术在不利地形条件下的应用

文章通过长江干堤觯洲湾河段整治工程施工中对整治线和脚线的测定,总结了在特殊条件下采用J2经纬仪测定平面坐标的测量经验,并通过对施测成果的精度评定,对施测方案提出合理建议。     

基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,该文提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的异步电动机振动故障诊断方法。先通过实验室对异步电动机各类故障的振动进行测试,对测试数据进行预处理,选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为系统的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的最小二乘支持向量机进行异步电动机振动的故障诊断。最终结果与其他诊断方法对比表明:该方法克服了样本训练时间较长并容易陷入局部收敛的缺点,同时诊断的准确率较高,有效地避免了异步电动机故障的误诊断。     

基于PSO优化LS-SVM的异步电动机振动故障诊断

为了提高异步电动机振动故障诊断的准确性,提出了基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的异步电动机振动故障诊断方法。先通过实验室对异步电动机各类故障的振动进行测试,对测试数据进行预处理,选择异步电动机不同位置振动信号的特征频率作为系统的输入,然后利用训练好的粒子群算法优化后的最小二乘支持向量机进行异步电动机振动的故障诊断。最终结果与其他诊断方法对比表明：该方法克服了样本训练时间较长并容易陷入局部收敛的缺点,同时诊断的准确率较高,有效地避免了异步电动机故障的误诊断。     

粒子群优化神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包特征熵为特征向量的高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同的频段中,计算各频段的能量熵值,并将其作为神经网络的输入向量,同时利用粒子群算法对神经网络进行优化,以提高故障诊断的精度。试验结果表明：该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统神经网络算法,适用于高压断路器机械故障诊断     

粒子群优化–最小二乘支持向量机算法在高压断路器机械故障诊断中的应用

提出了一种高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法,提取高压断路器振动信号的特征熵;为了提高故障诊断的精度,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,优化LSSVM算法的参数。算例表明:PSO-LSSVM算法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,适用于高压断路器机械故障诊断。     

基于IPSO优化LSSVM的水轮发电机组振动故障诊断

提出改进的粒子群算法,并与最小二乘支持向量机相结合,得到基于IPSO-LSSVM的水轮发电机组故障诊断方法。改进后的粒子群算法能较好地调整算法在全局与局部搜索能力之间的平衡,将其应用于LSSVM的参数优化,可以提高故障诊断的精度和效率。实例分析结果表明,本文模型不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于采用BP神经网络、LSSVM以及PSO-LSSVM等方法,适合在实际工程中应用。     

基于振动信号法的变压器绕组状况诊断

振动法是诊断变压器运行中潜伏故障的一种有效手段,能够检测出故障绕组及铁芯的状态。以振动法为基础,通过施加一激励源来激励变压器绕组振动,再利用振动速度总振级和振动速度烈度指数2个函数来反映激励后绕组振动信号的变换特征,以此来诊断绕组的状况。试验研究结果验证了该方法的可行性和有效性。     

协同创新视角下的研究生人才培养模式研究

协同创新作为一种全新的教育理念,是高等学校新时期重要的办学战略和办学理念,对高校教育质量的提高,尤其是人才培养模式与机制改革有着非常重要的理论价值。研究生人才培养是提升国家智力水平和创新能力的重要一环,高校协同创新研究生人才培养模式研究与实践,是高校优化配置资源的重要选择,是高校卓越人才培养的重要助推器,是突显高校办学特色的重要举措。     

上海园林土壤标准及管理现状与 对策研究

上海园林土壤的标准化管理发端于《园林栽植土质量标准》(DBJ 08-231—98),在一定历史时期对上海的园林土壤管理具有重要作用。但是,随着生态文明建设的持续推进,现有园林土壤的标准化管理已无法适应目前的工作需要。系统梳理上海现行园林土壤标准体系,发现园林土壤标准主要存在部分标准内容相互重复和冲突、国标与地标间层次关系不明确,以及技术标准未及时更新等问题。提出完善上海园林土壤标准体系的优化方案,包括针对技术指标进行细化和优化,以及统一土壤指标测定方法避免标准间的冲突。此外,需要提出符合中国园林土壤特点的技术标准,并予以及时修订和完善。在标准化管理对策方面,要进一步重视园林土壤质量,在园林绿化工程设计中,首先针对土壤质量进行控制,同时分类管理园林土壤及土壤改良材料,并进一步提高园林绿化行业财政支撑力度,加强园林土壤的相关科技研发。