基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

机床精度对产品质量的影响

机床在很大程度上决定着一个国家的工业实力,其精度直接影响着工业产品的生产精度。本文在对机床精度产生的原因和机床精度对工业产品精度的影响研究的基础上,探究机床的养护维修工作,并阐述机床的养护维修工作中的注意事项,通过在机床的养护维修工作中加强检查、强化养护维修和零配件及时更换处理,较大程度上解决机床加工精度存在的问题和延长了机床的使用寿命。     

机械加工工艺对零件加工精度的影响及控制探析

介绍了机械加工工艺对零件加工精度的影响因素,提出了调整结合参数、数控技术、温度的控制对策;对此,还需加强施工工艺的进一步完善与创新,从而切实提高零件加工的精度。     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺

为了解决低压涡轮机匣异形环锻件轧制成形精度低、余量大、材料利用率低、周期长等问题,采用数值模拟与工艺试验试制相结合的方法,研究了GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件胀形工艺。模拟研究阐明了胀形变形量对低压涡轮机匣轧制成形锻件的应力、应变、温度分布及均匀性的影响规律,综合考虑建议胀形变形量取1.5%较为合理;胀形过程的工艺试制研究表明,通过胀形工艺对轧制成形的GH4169合金低压涡轮机匣异形环锻件进行整形,可显著降低锻件的椭圆度、提高锻件的尺寸精度,减小锻件余量并提高余量均匀性,提高材料利用率,同时可有效提高锻件的力学性能及其均匀性。锻件余量均匀性的提高也可有效减小低压涡轮机匣零件的机加工变形。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

变论域模糊PI控制的SVG系统建模与仿真

在变压器的二次侧加入无功补偿装置,是提高配电网功率因数的一种重要措施。以用于变压器二次侧的静止无功发生器(SVG)作为研究对象,在传统PI控制与模糊PI控制对比分析的基础上提出了基于变论域模糊控制的PI控制策略。同时,基于MATLAB平台完成了SVG装置的建模。仿真结果表明,所提出的基于变论域模糊控制的PI控制方法能够快速、无超调地跟踪电压设定值,有效地改善了系统的控制性能和瞬时响应性能,从而提高了SVG系统的补偿精度。