变频调速数控机床健康状态可靠性评估研究

针对传统数控机床运行状态评估过程存在效率低、可靠性差的问题,提出了一种新的变频调速数控机床健康状态可靠性评估方法。通过构建BP神经网络故障诊断模型,对BP神经网络学习算法进行改进,利用该改进方法对数控机床运行故障进行诊断,并据此提出相应的维修方法,实现变频调速数控机床健康状态可靠性评估。仿真实验结果表明:该方法能够高效、高精度对数控机床运行故障进行诊断,与传统方法相比准确性提高3%,诊断时长减少了2s。     

基于改进神经网络的多重化可控整流电路的故障诊断

提出了一种改进神经网络的多重化可控整流电路故障诊断方法。针对BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,采用了改进的BP算法,利用附加动量学习速率可变梯度法改进神经网络学习速率,从而达到了加快网络的收敛速度与提高网络的诊断精度。文中给出了基于改进BP网络的模型训练和测试数据的诊断。测试结果表明所提出的方法正确可行,该诊断方法对多重化可控整流电路故障的识别可达到较高的精度。     

基于改进BP神经网络的主轴伺服系统故障诊断研究

针对数控机床主轴伺服系统的故障特点,建立了故障模型,确定了故障现象、故障原因样本集,并采用基于L-M算法的改进BP神经网络实现了对主轴伺服系统的故障诊断。仿真及试验结果表明,该诊断方法是行之有效的。     

基于改进BP神经网络的结构可靠度计算方法

针对传统BP神经网络代理模型拟合精度不足和计算效率较低的问题,采用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络,提出一种基于改进BP神经网络代理模型的可靠度计算方法.首先采用MEA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,获取最优的初始值,然后利用贝叶斯正则化(BR)算法对优化过后的网络进行训练,建立MEA-BR-BP神经网络代理模型,并采用测试函数验证改进代理模型的有效性,最后结合Monte Carlo法计算转向架构架的可靠度.研究结果表明:所提方法在提高拟合精度的同时兼顾了计算效率,验证了所提方法的优越性和可行性.     

基于AdaBoost混合模型的LF炉钢水终点温度软测量

本文针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与智能方法相结合,并采用改进AdaBoost.RT集成BP网络作为智能模型部分校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理模型进行预测.这种混合模型既克服了传统机理模型难以准确实现的不足也避免了"黑箱"模型过分依赖数据的缺陷.同时改进的AdaBoost.RT集成BP网络算法可以提高传统单神经网络的预测精度和稳定性.实验结果表明,此混合模型具有较好的预测结果,终点温度预测误差不大于±5 ℃的炉次大于85%.     

基于改进BPNN的电子化指挥系统故障诊断

基于BP神经网络和案例推理模型,建立导弹电子化指挥系统故障诊断专家系统的基本结构,并给出一个具体的应用实例.首先对导弹电子化指挥系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络和案例推理相结合模型的故障诊断技术的应用,确定了基于改进BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,并建立了基于BP神经网络和案例推理结合模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了单一故障诊断推理模型的不足.通过对某型导弹电子化指挥系统中语音系统的故障诊断实例,说明了该故障诊断专家系统的可行性.     

基于LMBP神经网络的故障预报方法及其应用

利用具有二阶收敛效应的Levenberg-M arquardt(L-M)算法优化BP的权值修正量,提出了一种快速收敛的LMBP学习算法,给出了基于LMBP神经网络的故障预报方法,并应用于某陀螺仪的故障预报。结果表明:较之BP和传统改进BP网络,LMBP网络有着更高的收敛速度;基于该网络的时间序列预测模型可以实现性能优越的非线性预报器,将其应用于非线性系统的故障预报能够取得良好的效果。     

神经网络在车辆发动机故障诊断中的应用

从应用角度分析了BP神经网络设计中网络的层数、隐含层的神经元数、学习速率、期望误差等的选取问题,并提出了相应的改进方法.将神经网络技术引入到发动机故障诊断中,提出了一种适于发动机故障诊断的BP神经网络模型.设计出了一套能进行发动机故障诊断的实验系统,并通过模拟气门间隙故障进行了实验验证.     

5通道铁磁探测仪的研发与锅炉管堵塞检测

为了提高航空发动机轴承故障诊断的准确率，提出基于改进遗传算法优化（back propagation，简称BP）网络(modified genetic algorithm to optimize BP,简称MGA-BP)的故障诊断模型。针对传统遗传算法易早熟、易陷于局部最优解等缺陷，利用固定个体选择概率、引入三角函数和高斯变异操作对遗传算法进行改进，并用改进遗传算法优化BP网络的权值和阈值。利用优化的BP网络对滚动轴承正常、内圈故障、外圈故障和钢球故障4种工况进行诊断，并考虑到网络输出模式、诊断样本比例等对诊断精度的影响。为了验证MGA-BP在轴承故障诊断中的有效性，将其他改进遗传算法优化BP网络作为对比算法。分析表明：MGA-BP能够较好地适应网络不同的输出模式、不同的样本比例，其抗噪能力、诊断准确率、误差收敛速度和误差收敛值均优于文中其他对比算法。     

基于BP神经网络混凝土泵车臂架故障预测研究

针对混凝土泵车臂架结构复杂,故障频繁发生的特点,提出了一种基于BP神经网络臂架故障预测方法。臂架在工作过程中,工况参数的不同直接影响到臂架关键点应变大小。基于此,引入BP神经网络,选取臂架倾角、臂架加速度作为输入量,臂架应变作为输出量,构建了3层BP神经网络模型。通过构造试验方案获取样本数据,随机选取训练集、测试集,利用MATLAB工具对BP神经网络进行训练和验证,并对臂架故障进行了预测。实例验证了BP神经网络对臂架故障预测方法的可行性,该方法的提出相对于传统的现场监控方法更简便,并为臂架工况参数的选择提供了基础支持。     

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。