基于PSO-LSSVM的牵引供电系统故障诊断研究

为了提高列车运行稳定性,针对牵引供电系统故障诊断进行研究。根据牵引供电系统工作原理和特性分析故障现象与发生原因,提取用于故障诊断的特征信号;建立基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LSSVM)的故障诊断模型,并使用主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)算法提取数据特征作为故障诊断模型的输入来降低输入维数;使用多种故障诊断模型进行对比分析。研究结果表明:经过PCA算法提取特征的PSO-LSSVM故障诊断模型具有较高的识别效率和识别准确性。     

声音

<正>"我们全国人大常委会经过四次审议,出台了新环保法,被称之为‘史上最严的环保法',是‘有牙齿'的环保法,对污染是‘零容忍',而且惩治措施也是非常严格的。但是能不能执行下去,这真是要看大家能不能齐心协力了。"经全国人大常委会四次审议通过,新环保法于2015年1月1日正式实施。十二届全国人大三次会议发言人傅莹日前在谈及新修改的环境保护法时称,新环保法是"有牙齿"的环保法。     

城市轨道交通ATS系统外部接口日志分析

青岛地铁11号线采用的是国内自主研发的自动列车监控系统(ATS),ATS系统作为一个综合信息监控系统的实现平台,以通信前置机作为通信枢纽,与时钟系统、乘客信息系统、广播系统、综合监控系统、无线系统等实现接口。现结合现场实际运行数据,采用UltraEdit文本编辑工具对通信前置机的日志进行检索、分析,通过系统后台的日志分析,便于日后信号维护人员对设备故障点的诊断。     

液压升降装置机液伺服系统响应特性分析

本文针对大惯量、大功率特性的液压升降装置起动时，存在快速响应和稳定性较难兼顾的突出问题，分析了阀控柱塞缸特性及机液伺服系统原理，建立了机液伺服系统的控制数学模型，运用经典控制理论分析方法，得出系统开环、闭环传递函数，并在时域内开展了阶跃信号输入下的系统响应特性分析，明确了影响系统性能的参数设计原则，为实际工程设计提供理论依据。     

基于K-均值聚类和支持向量机的电动汽车行驶工况研究

针对现有行驶工况难以反映车辆真实驾驶情况的问题,以国内典型大中型城市——西安市为例,对电动汽车行驶工况构建方法进行研究.根据西安市道路布局,设计了城市道路行驶工况数据采集方案;提出了一种K-均值聚类和支持向量机相结合的半监督分类模型,构建了西安工况;最后将西安工况与原始试验数据和国际标准行驶工况进行对比.研究结果表明:西安工况与实际道路行驶数据特征参数的相对误差均小于5％,平均相对误差仅为2.66％,构建的行驶工况能够真实反映西安市车辆的运动特征;且由于动力系统的差异,电动汽车工况比内燃机车工况更为激进.     

多吨机拖船拖缆机基座区域结构局部强度优化分析

针对拖缆机基座区域结构局部强度优化分析方法得到的基座损伤数值较大问题,研究多吨机拖船拖缆机基座区域结构局部强度优化分析方法。以不影响考察单元计算结果为准则,设定基座区域结构边界条件,基座金属材料应力-应变间的数量关系,有限元模拟区域强度,配比硬化指数为不同海况的强度失配因子,最终实现局部强度优化。设定基座区域应力参数,模拟海况数值进行实验。结果表明,文中设计的强度优化分析方法得到的基座损伤数值最小。     

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。     

最小二乘支持向量机-粒子群算法在地下厂房围岩参数反分析中的应用

为准确确定地下厂房围岩的弹性模量、泊松比、黏聚力、内摩擦角、侧压力系数等参数,以正交设计、最小二乘支持向量机和粒子群算法等现代数学方法为基本手段,建立基于位移增量的围岩参数反分析方法。以CCS水电站大型地下厂房为研究背景,通过工程地质条件研究选取8#机组剖面作为分析对象,采用二维弹塑性有限元方法建立地质结构分析模型。以地下厂房洞室群分层开挖多点位移计实测位移增量为依据,对CCS水电站地下厂房区域围岩力学特性及地应力场特征进行反分析。研究结果表明： 主厂房第Ⅵ层与第Ⅰ层开挖和主变室第4层与第1层开挖所产生的位移增量计算值与多点位移计实测值吻合较好,最大相对误差小于10%,说明采用最小二乘支持向量机和粒子群算法相结合的反分析方法在工程上是可行的,且效果较为显著。