基于OS-ELM的风机关键机械部件故障诊断方法

针对传统故障诊断中前馈神经网络算法诊断效果不佳、泛化能力不强问题,提出了基于在线贯序极限学习机(OS-ELM)的风机关键机械部件故障诊断方法。该方法将测试得到的预测样本加入训练样本,作为下一次的更新信息,建立在线贯序极限学习机诊断模型,从而最大限度提高故障诊断精度,分析了激活函数、隐层节点数目对诊断性能的影响,并同BP神经网络、SVM以及ELM神经网络进行对比。实验表明,该方法在风机关键机械部件出现故障情况下,OS-ELM网络能够作出准确诊断且性能明显优于BP神经网络,与SVM、ELM故障分类准确率相当,但极大地提高了运算速度,便于工程应用。     

BP神经网络输入层数据归一化研究

研究了BP网络输入数据的归一化方法,提出了一种联合归一化的新方法,从而加快了网络的学习训练速度,提高了分类精度.在此基础上,建立了用于机械故障诊断的三层BP神经网络模型,编写了基于BP神经网络的故障诊断软件,并在实际的齿轮箱状态监测与故障诊断研究中得到了工程应用.     

BP网络算法及其在故障诊断中的应用述评

根据目前BP网络及其在设备故障诊断中的应用和发展,讨论了BP算法存在的问题和解决途径,归纳总结了BP算法在故障诊断中的应用,提出了未来BP网络在故障诊断中的研究方向,表明BP网络在故障诊断中具有广泛的应用潜力和发展前景。     

基于BP神经网络的重型卡车齿轮箱故障诊断方法研究

油液分析是齿轮箱故障诊断中常用的诊断技术,依据齿轮箱油液光铁谱数据,提出了一种基于BP神经网络的重型卡车齿轮箱故障诊断方法。首先创建BP神经网络,然后对采集得到的重卡齿轮箱油液数据进行网络训练,最后用训练好的网络对测试数据进行仿真测试。仿真结果表明该BP网络能准确诊断出齿轮箱具体故障类型。     

基于RBF神经网络的柴油机燃油喷射系统的故障诊断

以RBF网络为识别模型,对柴油机燃油喷射系统的故障进行训练,并应用于待识别故障样本的识别仿真,结果表明,基于RBF的故障诊断方法优于基于BP网络故障诊断,在柴油机燃油喷射系统故障诊断中是行之有效的方法.     

基于多方法融合的铁路轴承故障诊断

由于铁路轴承的易损性和故障信号提取的复杂性,文中应用了多方法融合的诊断法对铁路轴承进行故障诊断,并对基于多方法融合的BP和RBF两种网络进行了比较。首先,对采集到得信号进行FIR降噪,再对降噪后的信号进行小波包分解,构造特征向量,以此为故障样本对BP和RBF网络进行训练,实现智能化故障诊断,实验结果表明文中提出的方法能很好地诊断出轴承故障类型,但多方法融合的RBF的泛化能力优于BP网络,同时,在训练时间上,RBF网络也要优于BP网络,这为机械故障诊断提供理论依据。     

基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断研究

针对海上风电场和高海拔地区风机机组的叶片覆冰故障模型精度低、建模速度慢等问题,提出一种基于 LeNet5like 的 迁移学习风电机组叶片覆冰故障诊断方法。 首先,整合监控和数据采集系统的记录数据与风机覆冰情况进行预处理,建立训练 数据集;其次,基于改进后的 LeNet5like 网络构建覆冰故障诊断模型,提取数据集中多变量间的相关性特征信息;然后,经网络 参数微调迁移学习对模型进行训练,实现对其他风机覆冰故障诊断模型的快速建立;最后,经实验验证,该模型覆冰故障诊断准 确率为 98. 90% ,较无迁移模块网络训练时间缩短 28 s,提升约 15. 91% ,验证了基于 LeNet5like 的迁移学习风电机组叶片覆冰 故障诊断方法的精确性和快速性。     

基于SOM神经网络的风机故障诊断研究

应用自组织特征映射（SOM）神经网络实现风机的故障诊断。介绍了SOM网络的结构和学习算法;总结了风机的故障集、征兆集和故障特征数据。在MATLAB环境下给出了风机故障诊断的具体实例,表明该方法是一种可行有效的风机故障诊断方法。     

基于BP网络的飞机电力起动系统故障诊断

在介绍BP网络基本原理及学习算法的基础上,结合某型飞机电力起动系统论述了基于BP神经网络的该系统故障诊断的方法及具体实现.     

神经网络在发动机燃油系统故障诊断中的研究

文中提出了一种基于人工神经网络的发动机故障诊断方法,建立了发动机燃油系统故障诊断系统的BP网络结构。经实验验证表明:该燃油故障诊断系统具有较高的准确性,并且易于操作和使用。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

开关柜温升问题探讨

电力行业中广泛应用的手车式大电流开关柜在用电高峰期,长时间满负荷运行的情况下,由于各种原因大多存在温升超标问题,对供电设备的安全和供电可靠性构成较大的威胁。分析了开关柜温升过高导致的开关柜故障类型及温升过高产生的原因,探讨温升过高问题的改进措施和解决方案。