基于小波去噪和神经网络的冷水机组故障诊断

对基于神经网络方法的冷水机组故障监测效率取决于训练数据和被测数据的质量问题进行了研究。采用小波变换的方法剔除测量数据中的噪声,提高数据质量,从而提高冷水机组故障诊断效率。结果表明:采用小波变换使得各个水平故障的检测效率均得到提高,尤其水平一的故障检测效率提高明显。故障水平一检测率的提高能够及时的辨别冷水机组的故障,从而采用措施防止故障进一步恶化,对降低能源消耗、提高系统的可靠性以及保证室内舒适性具有重要的意义。通过利用ASHRAE Project提供的数据对故障诊断与检测(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高。     

冷水机组多故障耦合研究

为了提高冷水机组的运行效率、设备可靠性和能源利用率,本研究将对冷水机组的多故障耦合进行检测和诊断。首先,本研究使用RP-1043(Research Promotion)项目的故障数据,对冷水机组几种典型故障数据进行分析对比。其次,本研究使用3种树模型对数据进行训练,发现随机森林在准确率和训练预测的效率上综合表现最好。使用随机森林模型,结合专家知识,对故障等级为1的冷水机组的运行数据进行特征选取,然后建立贝叶斯网络故障诊断模型。最后,使用该模型对实际故障案例进行诊断与分析,对比附加信息层对故障诊断的影响。结果表明,该模型仅使用故障特征节点便可以对故障进行有效的诊断,合理利用附加信息层可以进一步提高故障诊断的可靠性。     

邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络在医疗决策中的应用研究

为提高医疗决策的效率和有效性,建立了邻域粗糙集融合贝叶斯神经网络的组合医疗决策模型。首先,通过邻域粗糙集对医疗决策系统进行知识约简,去除系统中冗余、干扰的指标,提取关键指标,并将约简后的指标作为神经网络模型的输入指标;之后针对BP神经网络容易过拟合的缺点,采用贝叶斯正则化方法对神经网络进行优化,提高输出指标的预测效果和效率。最后,通过一个心脏病医疗诊断实例对模型的应用实现效果加以分析及验证,结果表明,模型测试集分类准确率达到了88.89%;并将实验结果同几种常见的属性选择方法、分类模型以及2008~2014年的8个历史参考文献进行了对比。     

基于DR-BN的冷水机组故障检测

在冷水机组现场的故障数据通常难以获得,这是导致基于多分类算法的故障检测方法未被广泛现场应用的主要障碍之一。本文将距离拒绝(DR)机制融入贝叶斯网络(BN)中,将冷水机组故障检测转化为一类划分问题,提出一种基于DR-BN的冷水机组故障检测方法,该方法仅使用正常数据训练模型,从而有效克服上述障碍。本文通过使用ASHRAE RP-1043的故障实验数据对提出方法的性能进行验证,并与传统方法的性能进行了对比,可知基于DR-BN的模型具有更高的故障检测性能,尤其对低劣化等级下的故障,故障检测正确率最高时可高出94%。     

基于遗传算法和BP神经网络的多联机阀类故障诊断

针对多联机系统(变制冷剂流量系统)阀类故障的诊断特征变量冗杂、诊断效率低的问题,提出一种复合诊断模型,利用遗传算法在原始特征集中搜索特征子集,与参数优化后的BP神经网络模型结合,对多联机阀类故障进行检测和诊断。本文从原始特征集中优化选择了带有18个特征变量的最优特征子集,用该模型对电子膨胀阀卡死、电子膨胀阀泄漏和四通阀故障3种故障进行检测,结果表明:该复合诊断模型对故障检测率提高,其中电子膨胀阀的卡死故障检测率提升8%,整体诊断正确率提高到99.27%;该复合诊断模型大大提高了诊断效率,使测试时间缩短了52.17%,表明该复合诊断模型具有较好的故障诊断效果。     

基于单类支持向量机的冷水机组温度传感器故障检测

冷水机组系统中,温度传感器出现故障会严重影响机组工作效率及使用寿命。针对冷水机组温度传感器偏差故障,本文提出一种基于单类支持向量机(one-class support vector machine,OC-SVM)的故障检测方法,采用冷水机组正常数据建立OCSVM模型,通过十折交叉验证法获得模型优化参数。分别采用工程实测数据和实验数据(共4组)对该方法进行了验证,结果表明:基于OC-SVM的方法能有效检测出4组冷水机组的温度传感器偏差故障。其中对于螺杆式冷水机组(数据集Ⅰ)的故障检测效果明显,当冷冻水侧温度传感器偏差故障幅值绝对值大于1℃时,检测效率达到100%。     

基于BP神经网络优化的离心式冷水机组故障诊断研究

针对离心式冷水机组7种常见故障(包括系统故障和局部故障),建立基于误差反向传播(BP)神经网络的诊断模型。通过调整网络结构及参数、改变训练函数等手段优化模型,并详细讨论优化前后故障诊断的总体正确率及各类故障的诊断结果。结果表明:网络优化后,总体诊断正确率从最初的57.1%(单隐层、10个节点/层)提高到95.5%(四隐层、20个节点/层),采用贝叶斯归一化法训练最佳;与局部故障相比,系统故障由于其对系统运行的广泛影响而更难以被识别。     

基于EWMA-BN的冷水机组故障诊断策略

为提高冷水机组故障诊断的准确度,本文提出一种基于EWMA-BN的冷水机组故障诊断策略。EWMA-BN模型通过EWMA控制图进行故障检测,以其控制限为阈值将各性能指标的故障数据分为高、低、正常3种状态,通过概率统计获得条件概率表,将条件概率表和由专家知识获得的先验概率表输入BN进行故障诊断。利用实验数据从输入模型的证据节点数量、顺序及完整性等方面分析该模型的故障诊断特性。结果表明:EWMA-BN方法对冷水机组常见故障的诊断效果显著,后验概率值(故障诊断结果)均大于0.85,且输入模型的证据节点越多,故障诊断结果越准确,但证据节点输入模型的顺序对最终故障诊断结果无任何影响;对不确定、不完整信息的利用进一步提高了模型的故障诊断能力。采用ASHRAE Project提供的数据对EWMA-BN模型进行验证,故障诊断结果良好。     

自适应稀疏贝叶斯滤波在轴承故障提取中的应用

稀疏贝叶斯滤波作为一种简单、新颖的滤波器，对噪声中的步进动态具有较好鲁棒性。同时，该滤波器引入一种L1正则化，其稀疏解可通过标准凸优化方法快速获得，因此它也具有较高的运算效率。但是在原始的稀疏贝叶斯滤波中，正则化参数必须提前设定，而该种参数的选择主要依靠人为经验，这就可能导致所选择的参数无法满足要求。针对现有不足，提出一种基于樽海鞘群优化算法的自适应稀疏贝叶斯滤波的轴承故障提取方法。该种自适应滤波方法采用轴承故障信号的包络谱峭度和负熵为目标函数选择最优的正则化参数，从而得到最优的滤波信号。最后通过包络分析得到轴承故障特征频率。通过模拟数据和真实数据证明该方法的有效性和优越性。     

模具表面离子氮化工艺研究

研究了一种利用空气／甲烷混合气体对模具表面进行离子氮化的新工艺,分析了渗层的硬度、组织及物相。结果表明,通过加入甲烷气体,可以实现用空气直接进行离子氮化处理,通过调整甲烷流量,可以获得不同的渗氮硬度和物相。     

Report on ONR Workshop on Fracture Scaling

The paper reports on the discussions at the ONR Workshop on Fracture Scaling, held at University of Maryland in June 1999, under the chairmanship of Z.P. Baant and Y.D.S. Rajapakse. The workshop dealt with size effects in structural failure and scale bridging in mechanics of materials. The lectures at the Workshop were published in Volume 95 of this Journal. The objective of this paper is to present records and interpretations of the extensive discussions prepared by invited specialists. The records show which are the areas of disagreement among leading researchers and which are those where consensus has been reached.     

基于下一代网络的SLEE APIs的研究

对下一代网络业务逻辑执行环境(SLEE)的研究现状作了简要分析，在此基础上给出了业务逻辑执行环境(SLEE)的体系结构。为满足不同层次业务开发者编写业务(或应用)的需要，提出不同抽象粒度的SLEE应用业务编程接口(APIs)的体系框架。最后列举了两个用这些APIs实现的业务的例子。     

纸张表面的喷墨扩展分析

借助墨滴观测仪和工业显微镜,获取了墨滴在撞击纸张前后的状态及数据。在测量喷墨记录点亮度数据的基础上,分析了纸张表面的喷墨记录点扩展。定义了喷墨记录点内外边缘对应的反射系数,并验证了其可行性。讨论了影响喷墨记录点大小、形状、模糊度的因素,计算了不同承印材料的墨滴扩展比。     

基于符号学的产品设计研究

主要运用符号学原理来研究产品设计,把各种设计元素看作符号,研究产品符号的价值构成,产品设计的传达过程和编码规则,帮助设计者树立正确的设计价值观,从而更好地处理产品设计中各种设计元素的关系,指导设计活动的顺利进行.     

聚苯胺基电流变材料研究进展

聚苯胺基电流变液已有近30年的研究历史,但因本身电导率高导致的漏电密度大、极化能力低、悬浮稳定性差限制了其单独使用的可能,通过化学结构改性或物理共混改性以改善单一组分的性能缺陷是一种有效的改善方法。对聚苯胺进行取代、复合无机或有机粒子可以获得满足商品要求的屈服强度和悬浮稳定性能。归纳了各种聚苯胺基复合材料的制备方法,并分析了其受外场强度、体积含量、环境温度、含水情况等因素影响下的屈服强度、介电性能、悬浮稳定性、粘弹特性、表观粘度等特性,最后总结了聚苯胺基复合材料在电流变研究中存在的问题,提出了今后重点研究的方向。     

基于生活形态的产品设计研究

以现代产品单纯的功能诉求远不能满足市场需要为出发点,分析了设计研究与生活形态关联的重要性。介绍了生活形态的理论及其常用方法,结合现实课题的实践分析,探讨了基于生活形态的前期设计研究思路。通过示范和论述生活形态在设计研究、产品设计中起到的作用,并且以最终概念设计为延伸,提出了如何更好地进行创新的一种设计研究思路。     

星载抛物面天线反射器太阳辐射热流分析

太阳辐射是在轨抛物面天线反射器产生变形并导致其电性能下降的重要因素。针对天线轨道位置的时变性及抛物反射器的几何特点,讨论了太阳辐射光线与轨道面的夹角、进出地球阴影区的时刻等参数。根据抛物面方程以及太阳光辐射向量,运用几何方法分析抛物面天线的自遮挡作用,并给出了相应的判据,同时利用坐标变换实现天线反射面的对地指向不变。该方法实现对在轨抛物面天线反射器的太阳辐射热流的实时分析,为准确分析反射器的热变形或热颤提供条件。     

对等网络技术在网络电视(IPTV)中的应用研究

本文为解决网络电视（IPTV）网络中数据服务器传输瓶颈问题,提出了一种新方法,即引入对等网络技术。文中介绍了对等网络技术原理,将对等网络技术与组播技术进行了比较,研究了对等网络在IPTV应用中的实现方法,总结出对等网络技术的优势,并提出对等网络存在的不足,以及采用DRM技术来弥补不足的方法。     

复合微孔玻璃膜的研制（Ⅱ）

利用由原硅酸四乙酯的水解缩聚反应制得的溶胶作为涂膜液，在多孔陶瓷基体上通过多次涂膜－干燥－加热过程，最后在盐酸中浸沥，可制成多孔的无机复合玻璃膜．探索了复合玻璃膜的成膜工艺因素涂膜方式和次数，加热和酸浸沥条件对膜性能的影响