基于信号特征提取和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一。轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响。针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,本文提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法。首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值。之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类。本文使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001;传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%;准确率的方差为0.0019。实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。     

蒙西地区储能技术经济性优化配置研究

蒙西地区近年来可再生能源装机容量占比逐年提高,亟须配置大规模储能降低其间歇性、波动性给电力系统带来的影响。为实现蒙西地区储能的最优化配置,设计提出蒙西地区储能技术经济性优化配置模型。首先,兼顾技术性和经济性对蒙西地区储能的选址、选型开展研究。其次,以平抑风光出力波动性最大化和包含外部价值在内的储能项目收益最大化为目标,构建储能技术经济性优化配置模型,并采用NSGA-II算法对该模型进行求解。对蒙西某风光聚集地区的实证研究表明：当风光出力波动抑制率控制在30%以内,且光伏占风机的装机比例较低时,配置一定规模的储能可在技术、经济2个方面收到显著成效。最后,基于选址选型和实证分析结果,给出蒙西地区的储能配置方案。     

高超声速滑翔飞行器全程总红外辐射最小的轨迹优化（特邀）

为降低高超声速飞行器再入过程中,产生的气动热辐射对红外探测窗口性能的影响,从轨迹优化的角度,以再入飞行全程驻点总红外辐射为目标函数,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)的高超声速飞行器轨迹优化算法。首先,通过Tent混沌映射和控制因子余弦变化改进WOA,改进算法位置更新时的位置指向性,增强算法全局搜索能力;同时,将再入轨迹优化问题转化为控制量剖面参数优化问题,采用倾侧角一次翻转策略,利用普朗克公式计算驻点红外辐射,并设计目标函数,利用阻力加速度再入走廊处理路径约束,采用罚函数法将终端约束同目标函数相结合;最后,利用改进的WOA对设计的控制量剖面进行参数寻优,获得使目标函数最优的解。仿真实验表明: 文中改进的WOA能够有效完成全程总红外辐射最小的再入轨迹优化任务,全局搜索能力强,且具有较好的鲁棒性。     

面向无人驾驶地图更新的安全信任管理方案

地图的实时性和准确性在无人驾驶车辆导航中发挥着重要作用。基于卫星图像的数字地图能够保证地图中道路信息的准确性,但是根据相关路况信息进行实时更新时,由于车辆用户数较多且来源复杂,因此无法确保数据的安全性和可靠性。提出一种基于区块链的认证与信任管理方案。利用无证书签名技术实现车辆的匿名认证,保证车辆身份的可验证性和不可否认性。设计基于区块链的信任管理机制,通过存储在区块链上的历史信任值计算路况消息的可信度,同时将可靠的路况信息发送给地图更新服务器,根据车辆提供信息的真实与否更新车辆信誉值,实现车辆信誉的同步与更新。从计算开销、通信开销和信任管理功能等方面验证了该方案的有效性。仿真结果表明,该方案具有较高的地图更新效率和防骗能力,能够确保数据来源的安全性和可靠性,为无人驾驶车辆提供实时路况更新服务。     

活化温度对兰炭基活性炭结构与性能的影响

以兰炭末为原料采用KOH高温活化法制备活性炭,重点研究了活化温度对活性炭结构与性能的影响。采用SEM、红外光谱对活性炭的表面形貌及表面结构进行表征。研究表明,随着活化温度的升高,活性炭的收率逐渐减小,碘吸附值先增大后减小。当活化温度为800℃时,活性炭的收率为70%,碘吸附值最大可达到733.482mg/g。SEM及FT-IR分析表明,高温下KOH的扩孔作用主要由表面向活性炭的内部纵深发展,最终会使活性炭形成规则的层状、蜂窝状孔隙结构,并且表面含有大量的羟基、羰基等活性基团。     

含氢硅油制备SiC晶须的研究

以高含氢硅油为原料,在石墨基体上生长出SiC晶须。主要研究石墨基体的表面状态和加热温度对SiC晶须生长的影响,探究SiC晶须形成过程。影响SiC晶须形核和生长的主要因素为热处理温度,随着热处理温度的升高,SiC晶须的结晶产量也相应增高。石墨基体的表面状态对SiC晶须的形成也有一定的影响,随着石墨基体缺陷提供形核点的增多,SiC晶须的结晶产量提高,并且出现相互搭接的现象。SiC晶须的形成过程分为形核和生长两个部分,低温形核,高温生长,遵循VLS(气-液-固)生长机理。     

主动数据库中的实时ECA规则推理算法

许多领域的应用要求发生的事件能够得到实时的反应,这就要求应用于其中的主动数据库中的ECA规则推理过程具有实时性,能够在截止期内完成推理给出反应.现有的ECA规则推理算法均没有考虑实时性要求.为了解决这个问题,提出了一种实时ECA规则推理算法RTIAE.作为一种"任意时刻"实时算法,RTIAE算法在ECA规则的有向图结构中通过启发式搜索进行推理,在截止期内尽量给出更多的推理结果.随后,通过实验探讨了不同的参数对RTIAE算法实时性能的影响,并与深度优先算法进行了对比.实验结果显示,RTIAE算法的截止期推理成功率优于深度优先算法.     

LILT:一个基于"乐纹"技术的音乐分享系统

随着Web2. 0的推广,音乐分享平台纷纷出现.目前的音乐分享平台在用户上传时没有进行检查,导致音乐库里常有大量的冗余.提出了一个基于乐纹的音乐分享平台系统LILT,该系统包含一个含有音乐乐纹的数据库,并通过提取音乐片段的乐纹进行查找判重.建立了6万余首歌的乐纹库,并且在这个库上做了大量测试.测试结果显示,该系统对用户上传的音乐能够有效地识别并判重.在系统识别率、识别速度、指纹鲁棒性测试中均得到了较满意的结果.     

关键字驱动测试框架的研究与实现

为有效解决C++接口测试问题,研究了自动化测试框架的原理和技术.基于关键字驱动方法,通过对目前C++接口测试工具使用复杂,测试脚本脆弱等特点的分析和研究,提出一个具有高易用性和灵活性的测试框架,通过解析由关键字定义的测试描述文件和多种格式的数据文件,自动生成可执行的C++测试代码.测试人员只需编写少量测试代码和数据,即可实现复杂的测试.在实际应用中减少了测试人员工作量,降低了测试成本,取得了很好的效果.