立体停车特征分析及流畅性计算

机械立体停车设备具有占地省、操作简单．安全可靠、自动化程度高并可与停车收费管理系统相结合等特点，为解决城市停车难提供了有效途径，因而在发达国家得到了快速发展。随着我国经济的发展，逐步进入小康社会，汽车拥有不再是个梦。但汽车发展的同时也带来了城市停车的问题，目前国内各城市普遍存在交通拥挤、停车越来越困难的现象。     

基于AOA-CRHJ的曳引电梯钢丝绳动态张力预测方法

钢丝绳是电梯系统中的重要部件,曳引式电梯钢丝绳的张力受电梯加速度和载荷影响,当张力过大时容易发生断裂,对张力进行时序预测能有效保证电梯钢丝绳使用安全。确定性分层跳跃网络(CRHJ)在回声状态网络（ESN）基础上,改进储备池为多层确定的循环结构,能有效提高模型的预测稳定性及精确性,并结合阿基米德优化算法(AOA)对CRHJ模型的超参数进行优化,以优化后的AOA-CRHJ构建预测模型,实现对钢丝绳运行过程中的动态张力数据进行预报和评估。同时利用LSTM及ESN方法进行对比,通过实测数据验证模型的有效性,结果表明在钢丝绳动态张力预测方面,AOA-CRHJ模型的预测精度最高。     

基于极端梯度提升回归模型的电梯钢丝绳磨损预测方法

目前对电梯钢丝绳磨损量预测的研究还存在不足,针对这一问题,采用基于极端梯度提升(XGBoost)算法的机器学习方法,对电梯钢丝绳磨损率的预测进行了理论分析、数据采集和实验测试研究.首先,在目标损失函数中增加了额外的正则化项,并使用了贝叶斯超参数优化,提出了优化后的算法BO-XGBoost;然后,用自制的电梯钢丝绳疲劳试...     

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。     

基于1D-DCGAN和1D-CAE的小样本轴承故障跨域诊断方法

充足的故障样本是基于深度学习的故障诊断方法取得良好效果的保证。然而,数据不平衡是工业大数据的典型特征。为了减小智能诊断方法对样本数量的依赖,同时为了解决小样本下同种设备以及不同设备间的故障诊断问题,提出了一种基于一维卷积生成对抗网络(1D-DCGAN)与一维卷积自编码器(1D-CAE)的轴承故障诊断方法。首先,利用一维卷积层构建了1D-DCGAN网络,凭借其强大的数据生成能力扩充了故障数据集;然后,利用一维卷积层构建了1D-CAE网络,通过无监督学习的方式,有效地提取出了故障样本中的潜在特征,实现了对设备的故障诊断功能;基于迁移学习思想,通过对1D-CAE模型参数进行迁移,进一步地对小样本下的轴承故障进行了跨域诊断;最后,为验证基于1D-DCGAN和1D-CAE的轴承故障诊断方法的效果,采用了美国凯斯西储大学(CWRU)以及西安交通大学(XJTU)轴承数据集进行了实验。实验结果表明：基于1D-DCGAN和1D-CAE的方法明显优于其他对比模型,同种设备的故障识别精度达到了99.21%,不同设备之间的跨域故障识别精度达到了98.87%。研究结果表明：即使在样本数量较少的场景下,基于1D-...     

基于PTP时钟协议的电梯空载检测装置设计研发

随着科技的飞速发展，计算机和现场总线技术迅速发展，通信设备和主控制设备也在不断改进，并且采用最新的现场总线技术。升降机是保证电梯安全、可靠的先决条件，而能够及时、精确地完成升降机控制与各辅机的通信是目前升降机行业亟待解决的重要课题。     

锥形异步电动机变频调速理论的探讨

锥形异步电动机除具有一般异步电动机性能外,还因定子三相绕组接通电源时产生轴向磁拉力,可顺利推开制动器,从而使锥形异步电动机正常运行。因而轴向磁拉力的变化对于该电机的正常运行至关重要。本文就锥形异步电动机转子轴向磁拉力在变频调速时的变化规律进行了探讨,从而对其在起重设备及其它领域的推广应用作一些探讨,并谈几点体会以供参考。