综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

基于改进模糊综合评价法的水利工程社会评价研究

通过对水利工程社会评价及模糊综合评价法的介绍,讨论了模糊层次分析法中的一致性检验问题,并采用改进的模糊综合评价法对江垭水利枢纽工程进行社会评价,得到综合评价结果。     

Computerized IR Determination of Structural Group Composition for High-Boiling Oil Fractions

A computerized form is given of IR spectral determination for structural group composition in high-boiling oil fractions by Berthold's method (7 structural elements) and Kuklinskii's method (28 structural elements), which reduces the analysis time by factors of 3–4 and improves the accuracy.     

应用改进BP网络对潼关高程的预测

作者在分析了影响汛前和汛后潼关高程变化值的因素的基础上，利用改进BP网络模型对非特征汛期和汛期潼关高程的变化值进行了计算。计算中不采用潼关的绝对高程，而用高程的变化量作为网络的较出物正量，从而减少计算误差，同时又能客观地考虑各影响因子的作用。改进后的BP模型学习时间短，精度满足要求。用该模型计算的潼关高程变化趋势与实际水库调度运行中的高程基本吻合。     

改进异步电机直接转矩控制系统的仿真研究

本文介绍了直接转矩控制系统的控制原理,并针对基于直接转矩控制的异步电动机运行时存在较大的电流及转矩脉动问题,提出一种新的控制方案,并基于Matlab 6.5对这种新方法进行仿真,仿真结果表明该方案能有效的解决电流及转矩脉动的问题.     

论BFe30—1—1冷凝管生产工艺及其改进的途径

论述了ＢＥｅ３０－１－１冷凝管生产工艺的优点及主要问题，对现行工艺提出了改进方案。     

新安江模型参数优选的改进粒子群算法

借鉴竞争演化和多种群混合的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,建立并行种群混合进化的粒子群算法(PMSE-PSO)和序列主-从种群混合进行的粒子群算法(SMSE-PSO)。数值模拟结果表明,这两种改进的粒子群算法具有较高的计算效率、较强的自适应性和稳定性。将PMSE-PSO和SMSE-PSO应用于新安江模型的参数优选中,通过与PSO和SCE-UA的比较可以看出,PMSE-PSO和SMSE-PSO不仅具有较好的全局优化性能和稳定性,而且在调用目标函数次数相同的情况下精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法。     

AlNiCo52磁钢外观质量的改善

本研究在确保磁性能不降低的前提下，通过添加少量的添加元素或化合物，如难熔金属，稀土金属，稀土氧化物、钙化合物等，明显改善了定向结晶AlNiCo52（简称五类定向）磁钢的外观，有效地避免了铸造缺陷，从而大幅度地降低了生产成本，提高了生产效益。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

针对常规遗传算法（GA）的不足,提出了一种改进搜索策略的遗传算法,采取了以下改进措施：在遗传迭代中,根据种群进化过程的个体的适应值大小,对群体进行分级,对级别高的个体进行小范围的搜索,对级别低的个体在大范围内进行搜索,保证群体的多样性的同时,又留住了优良个体。将改进的遗传算法应用于电力系统无功优化,并与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进算法在计算速度、收敛性和全局最优搜索能力都有提高。     

改进灰色神经网络模型在电量预测中的应用

研究过程中分析比较了人工神经网络和灰色模型的优缺点,尝试将人工神经网络模型与改进灰色模型进行有机结合,从而提出了改进灰色神经网络模型。新的耦合方式发挥了灰色预测方法中累加生成的优点,便于神经网络进行训练,又避免了灰色预测方法带来的误差,提高了预测精度,是一种新的有益探索;为实际工程应用提供了重要的参考。