神经网络在输油泵故障诊断中的应用

人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。本文采用Levenberg Marquardt算法建立了输油泵故障诊断的人工神经网络模型 ,以输油泵常见故障现象作为网络的输入模式 ,对输油泵常见的故障进行分类训练 ,并应用于待识别故障样本的识别计算。结果表明该方法在输油泵故障诊断中是有效的。     

基于模态应变能的结构损伤识别算法分析

为探究一种有效的桥梁损伤识别方法,通过模态柔度理论算出结构的模态柔度矩阵;模态应变能理论算出每个单元的变化率和最大变化率,并将其比值作为损伤识别的指标;并改进差分进化算法,再用实验验证。结果表明,模态应变能法和改进的差分进化算法对均质金属梁和钢筋混凝土梁损伤位置的识别是有效的。     

基于局部切空间排列和支持向量机的S700k转辙机齿轮组故障诊断模型

针对S700k转辙机齿轮组故障信号和故障征兆的非线性、多样性和复杂性等诊断问题,提出一种基于局部切空间排列和支持向量机的故障诊断模型。该模型首先通过局部切空间排列算法实现对振动信号的降维与消噪,然后利用EMD方法分解振动信号,计算各分量的能量熵作为故障特征向量,在保证故障特征整体几何结构信息不发生改变的前提下,降低了诊断数据的维数及噪音。最后利用多故障单值支持向量机对故障特征向量进行分类识别,增强了故障模式识别的分类性能。     

阀门齿轮箱维护研究

阀门是管道系统中的重要组成部分,阀门的维护是生产运行中的主要工作之一。川气东送管线上兰州高压阀齿轮箱在投用时存在积液锈蚀现象,增加了维护保养难度和安全风险。文中从齿轮箱结构入手,通过分析典型兰高阀齿轮箱密封点,探讨齿轮箱积液的原因,运用接触式密封技术,在结构空间中选用合理的密封元件组合强化齿轮箱密封,彻底改变齿轮箱的密闭条件,实现水汽的隔离,保证齿轮箱的干燥运行条件。     

拥堵情境下国际铁路货运网络关键节点识别

为有效识别拥堵情景下国际铁路货运网络中的拥堵、连接影响关键节点，利用赋权PageRank方法，建立了拥堵赋权影响下的货运网络模型，设计了基于拥堵的关键节点识别算法，并根据各节点对拥堵变化情况的反馈差异，获取了拥堵、连接影响正负反馈关键节点。以中欧班列2020年9-12月货运网络为算例对算法进行了验证，结果表明该算法兼顾运输网络拓扑结构特征及拥堵在网络中的传播影响，可有效识别网络中的拥堵影响、连接影响正负反馈关键节点，可为国际铁路货运网络在运输过程中的运作及运营把控提供理论依据。     

我国首台单机容量最大海上风电机组通过测试

2020年11月16日,我国首台也是亚洲地区单机容量最大的兆瓦级海上风电机组,在福建兴化湾二期海上风电场一次通过高/低电压故障穿越测试,这标志着该型机组具备高/低电压故障穿越能力,也就是说,当电网出现故障时,在标准规定的故障穿越曲线范围内,机组不但不脱网,还能为电网提供支撑,帮助电网恢复.     

基于深度学习的交通标志识别技术研究进展

文章综述了基于深度学习的交通标志识别技术,厘清了传统交通标志识别与基于深度学习的交通标志识别的关系,着重介绍了卷积神经网络交通标志识别算法,并分析近年来该算法取得的突破性进展,旨在为进一步的研究提供参考和指导。     

人工蜂群优化BP神经网络在输油管道泄漏检测中的应用

BP神经网络的泛化性能很大程度上取决于模型的参数选择,针对此问题提出基于人工蜂群算法(ABC)的BP神经网络参数优化算法,并将其应用于输油管道的泄漏检测。该方法将BP神经网络的连接权值和阈值一一对应于人工蜂群算法优化问题每个可行解的各维度值,找到问题的最优解,训练出符合精度要求的理想模型。将该方法应用于输油管道泄漏信号的识别,提取管道各类工况下压力信号部分非线性特征作为检测模型训练样本集,建立输油管道泄漏检测模型并进行识别测试,有效提高了泄漏检测的准确率。     

高速齿轮风阻功率损失的参数化仿真计算

随着现代工业技术的发展,人们对机械传动系统的效率和可靠性要求越来越高。在各种机械传动中,齿轮传动以结构简单、承载能力大等优点而被广泛应用于各类机械设备之间的动力传递过程中。但由于齿轮啮合时存在很强的非线性因素、齿面摩擦力作用,使得齿轮箱内部产生强烈的气流流动现象,从而导致了大量能量消耗并引起噪声污染,因此研究齿轮箱内流场特性及其影响规律具有重要意义。本文主要针对某型号高速齿轮箱进行数值模拟分析,通过改变齿轮转速获得不同工况下齿轮箱内部流场分布情况,进而得到相应的速度矢量图及压力云图,为进一步优化齿轮箱设计提供理论依据。     

复杂环境下车牌识别算法研究

目前市场上已有较多应用成熟、稳定的车牌识别算法,但是大部分需要在单一背景环境下,否则识别效果不佳,所以存在复杂环境下(如光照不均、大角度、多车牌、亮度低等)车牌定位与识别准确率低的问题。文章提出一种复杂环境下多车牌识别算法来应对此问题,采取了SVM模型定位车牌、外部轮廓和外接矩形法分隔字符、BP神经网络法识别字符。其中,对非连续性字符(如中文字符)分隔提出改进算法,取得良好的效果。     

基于聚类分析的交叉口状态识别方法

针对城市交叉口交通状态有效识别的问题,建立了三种交叉口交通状态识别方法。结合实际交通流数据,利用模糊聚类传递闭包法、K均值聚类算法和模糊C均值聚类算法对交叉口交通流周期平均速度、排队长、平均车头时距等向量进行聚类分析,给出适合城市交叉口交通流特点的交通状态划分方法,能够实时、准确、全面地识别城市交叉口的运行状态,为城市交通管理部门交通控制、交通诱导、交通指挥等提供数据基础。定性定量分析的影响,所得结论对城市道路路内停车设施优化具有重要的参考作用。     

管道环焊缝检测图像智能识别技术研究

为提升环焊缝缺陷排查效率和智能化水平,对管道环焊缝的漏磁和射线检测图像进行了缺陷智能识别技术应用研究。基于管道环焊缝射线检测底片的数字化图像,进行了缺陷图像智能识别流程制订、算法设计和软件开发,实现了未熔合等样本缺陷的智能识别分析。对在役管道的漏磁内检测数据,开发环焊缝图像自动获取和识别分析算法工具,实现了环焊缝缺陷等特征图像的自动采集和识别分析。     

基于YOLOv3的高速公路多目标车辆跟踪算法研究

针对高速公路行车速度快的特点,文章分析了YOLOv3算法的优势,并利用YOLOv3算法对目标车辆跟踪的两个步骤进行改进:在车辆检测阶段利用YOLOv3算法模型及Resnet-18算法模型构建双线性分类模型,提高目标车辆检测准确性及检测速度;在车辆跟踪阶段则引入深度分类的方法,能有效减少目标车辆标识跳变的问题,改善目标车辆跟踪效果。通过实验表明,所提出的基于YOLOv3的高速公路多目标车辆跟踪算法具有较高的识别速度及跟踪准确性。     

上海地铁列车动力车齿轮箱吊座力学建模与研究

介绍了上海地铁列车动力车齿轮箱吊座力学建模过程，并对上海地铁1号线列车在四种工况下的齿轮箱吊座的纵向受力和垂向受力状况进行了理论分析，其计算结果与实测结果十分接近。     

基于RBF神经网络的发动机怠速抖动故障诊断

针对难以获取发动机怠速抖动的精确数学模型,文章提出一种基于RBF神经网络的模型逼近算法。该算法利用RBF神经网络良好的模型逼近能力,对造成发动机怠速抖动的几种典型故障原因进行了诊断。实验结果表明该算法具有良好的逼近效率和诊断效果。     

基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究北大核心CSCD

衬砌背后空洞及其填充物对隧道结构安全具有重要影响,开展空洞探测识别对于结构安全评估和病害处置具有重要意义。首先采用室内试验和FDTD正演模拟相结合的方法,获得了空洞内填充空气、水、干砂、湿砂条件下的雷达图谱数据,并对不同填充物波形规律进行对比分析;然后,基于支持向量机算法对波形特征进行提取和分类识别,建立了一种空洞填充物的人工智能辨识方法。研究结果表明,采用傅里叶变换前的平均值、方差、平均绝对离差和傅里叶变换后的最大幅度值max(fft(X))四个统计量作为支持向量机的识别特征,可以有效区分出衬砌背后填充物的六种类型;当采取单一倾向数据时,识别准确率较好,六种物质二分类问题准确率均可以达到90%以上。     

基于行波定位法的轨道交通设备多因素故障诊断研究

行波定位法常用于雷达、声纳、无线电测量和其他电磁测量应用中,对于提高轨道交通运行的安全及通信效率具有积极作用。因此,提出基于行波定位法的轨道交通设备多因素故障诊断研究。从某地铁交通设备故障实例出发,分析基于行波定位法的轨道交通设备多因素故障诊断方法,解释行波定位故障的诊断过程,详细阐述故障行波产生、故障行波算法、行波相位变换及判定故障具体位置的方法,得出应用行波定位法可精准测试轨道交通设备多因素故障的结论。以期为轨道交通设备维护工作人员精准定位故障设备位置提供辅助,提升其工作效率,以便高效完成对轨道交通设备故障的维修和更换工作。     

基于改进遗传算法的斜拉桥加速度传感器优化布置

为了合理布置结构健康监测系统中传感器的位置及满足结构损伤识别的要求,结合福州淮安大桥及福州三县洲大桥工程实例,提出了一种基于改进遗传算法和修正有效独立准则的加速度传感器优化布置方法。通过有限元进行动力特性分析,总结了利用曲率模态识别斜拉桥主梁损伤的一般过程,得出了一种加速度传感器数目的估计方法,并提出将修正有效独立准则与弯曲变形能法相结合,利用改进遗传算法搜索,以得到双塔、独塔斜拉桥加速度传感器的优化布置方案。算例分析表明：所提算法在稳定性和参数调整量上对比传统遗传算法分别减少2.1%绝对误差和40%参数量。并对斜拉桥传感器优化布置的方法进行总结以供一般斜拉桥传感器优化布置提供参考。     

齿轮箱油管检修的一点体会

文章简略介绍了索道驱动机齿轮箱油管的检修经验,可供维修人员参考。     

风电新能源发展与并网技术研究

随着全球经济一体化进程的加快和人口的迅速增加,地球上的矿物资源储量越来越少,非再生资源越来越少。如何提高新能源的利用率,保证其在并网中的安全稳定运行,是目前我国电力科技发展所要面对的重大课题。本文对当前我国风电新能源的发展现状和所面临的问题进行了分析,并对风电新能源对并网所带来的影响进行了讨论,从风电最大并网容量、地区电网的消纳能力、储能系统的建设等方面,对风电并网的对策进行了讨论。以期望为我国风电新能源的建设提供参考。