电机故障诊断的仿真研究

研究电机故障诊断问题.针对电机信号具有非平稳和随机性特点,为保证电机运行的安全性,准确进行故障诊断,传统方法不能有效识别故障信号特征,导致故障识别准确率低,现提出一种基于小波分析和神经网络相结合的电机故障诊断方法.采用小波包变换技术对电机故障振动信号进行去噪处理,然后利用小波包分解系数计算各子频带能量值,根据能量值的变化构建故障特征向量,利用将特征向量作为RBF神经网络的输入进行故障识别,并在Matlab仿真平台上进行仿真.仿真结果表明方法提高电机故障诊断的准确率,有效克服了传统方法存在不足,同时缩短了电机故障诊断的时间.     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

木材缺陷声发射信号的小波包分析处理

在简要介绍小波包分析的分解和重构算法基础上,通过木材声发射实验采集声发射信号;利用小波包分析技术对三种不同缺陷类型的木材试件的原始数据进行消噪预处理,然后对信号进行分解,并对分解的信号进行小波包重构;运用“小波包-能量”法提取木材声发射信号特征值,实现了木材缺陷状态和声发射信号特征向量之间的映射关系。结果表明：用小波包分析确定木材缺陷程度是一种有效的方法。     

煤层水力压裂声发射监测信号特征分析

为促进声发射监测技术在煤层水力压裂效果评价中的应用,利用煤岩动力灾害声电监测仪对煤层水力压裂过程进行了实时监测,并采用傅里叶变换和小波包分析对采集的声发射信号特征进行了分析。现场试验结果表明:煤层水力压裂声发射监测有效信号主频在470~1 700 Hz之间,低于井下噪声干扰信号主频;煤层水力压裂声发射监测有效信号能量分布主要集中在0~5 000 Hz频带,能量分布百分比为86.5%~95.4%,且有效信号的能量分布主要集中在312.5~625,625~937.5,937.5~1 250,1 875~2 187.5 Hz等较低频带。     

管道阀门泄漏信号仿真分析

研究管道阀门泄漏检测的技术,针对复杂背景噪声影响,管道泄漏信号不能准确识别及时频特性精确提取.提出了一种基于小波包和时频能量分布的管道阀门声发射泄漏检测的方法,利用小波包重构还原管道阀门泄漏声发射信号,通过计算Choi-Williams时频分布,提取时频特征,实现了泄漏信号识别和时频特性分析.采用PVC管道搭建了管道阀门泄漏声发射检测的实验模型,泄漏状态通过阀门开启度调节.在严重的背景噪声环境下,实时采集泄漏信号,并进行仿真.结果表明,采用小波包和时频能量分布的分析方法可以准确识别严重背景噪声下的泄漏信号,证明了该方法的可行性.     

基于能量检测的复杂环境下的鸟鸣识别

针对实际环境噪声使得鸟鸣识别准确率受到影响的问题,提出一种基于能量检测的抗噪鸟鸣识别方法。首先,对包含有噪声的鸟鸣信号用能量检测方法检测并筛选出有用鸟鸣信号;其次,根据梅尔尺度的分布,对有用鸟鸣信号提取小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）特征;最后,用支持向量机（SVM）分类器分别对提取的小波包分解子带倒谱系数（WPSCC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征进行建模分类识别。同时还对比了在添加不同信噪比的噪声下15类鸟鸣在能量检测前后的识别性能差异。实验结果表明,提取的WPSCC特征具有较好的抗噪功能,且经过能量检测后的识别性能更佳,更适用于复杂环境下的鸟鸣识别     

基于小波包分析和BP神经网络的中医脉象识别方法*

利用小波变换具有揭示信号时频两域细节和局部特征的能力,提出了将脉象信号的小波包分析和BP神经网络相结合以达到识别中医脉象的新方法。首先对脉象信号作三层小波包分解,利用小波包分解系数重构信号。然后计算第三层从低频至高频八个频带的信号能量,以此能量构造出脉象信号的特征向量送入改进的BP神经网络进行训练。大量样本的实验证实该方法具有识别正确率高、速度快的优点。     

小波分析和神经网络在水下目标识别中的研究

研究水下目标识别问题.由于环境因素的影响,采集到的水下目标回波信号中含有大量噪声且信号频率范围大,传统方法不能有效提取信号特征导致水下目标识别率低.为了提高水下目标识别的准确率,提出一种基于小波分析和BP神经网络组合的水下目标识别方法(W-BPNN).采用小波对水下目标回波信号进行去噪处理,滤除噪声信号.通过小波包对信号的特征进行提取,提取出最能反映目标本质性质的特征向量,对提取的特征向量作为BP神经网络的输入进行识别.为了验证W-BPNN算法有效性,在Matlab平台上对3类水下目标进行了仿真.结果表明,相对于传统识别算法,W-BPNN获得了更高的识别准确率,证明是有效的水下目标识别方法.     

基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。     

基于小波分析的高速列车车体运行状态估计

基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态, 针对车体垂向加速度振动信号, 提出了小波包能量矩的列车状态估计方法。首先分析车体垂向振动特征, 对不同工况和不同速度下的信号进行小波包分解, 并重构能量较大的频带信号, 再计算各频带的小波包能量矩特征, 不同频带信号的小波包能量矩变化反映了列车运行状态的改变。将不同频带的小波包能量矩组成特征向量, 最后用支持向量机进行故障识别。实验数据仿真分析表明, 列车空簧失气故障和横向减振器失效故障识别率为100%, 说明该方法能很好地估计出高速列车的故障状态。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

风电机组电动变桨距控制系统的优化研究

由于风速的随机性、不稳定性及气动效应的影响,使得风力发电机组变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,难于实现高精度控制,导致风电机组输出电能质量较差。为了改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,分析了风电机组变桨距控制系统的现状,建立了整个风电机组模型,提出了优化的变桨距控制策略,并设计了基于模糊控制的变桨距控制器。仿真结果表明,独立变桨距控制技术的控制效果比统一变桨距好,实现了风力机各叶片的优化独立变桨距控制,优化了风力发电系统在超过额定风速时的恒功率控制,具有抗干扰能力强、控制精度高的特点。     

发热量测定仪系统设计

本文介绍了发热量测定仪的结构、工作原理、硬件系统功能,阐述了应用铂电阻进行高精度温度测量的方法,系统用AT89C52单片机作为处理和控制芯片,该发热量测定仪性能符合水泥企业应用要求。