用于钢丝绳断丝定量识别的神经网络模型参数优化

建立了钢丝绳断丝定量识别的BP神经网络模型,重点从网络输入特征值的分析与优化、网络训练集与测试集的合理选择、网络训练目标的确定3个方面讨论了优化神经网络参数与性能的方法。经实际网络的训练及测试,证明了合理参数的选择改进了网络性能,提高了钢丝绳断丝定量识别的精度,具有实际工程意义。     

江口水电站拱坝左岸1号危岩体稳定分析

江口水电站大坝左岸开挖边坡高约100 m,岩质边坡中的裂隙、夹层、断层等结构面组合成多个具有下滑趋势的楔形块体,根据实际开挖揭露的地质条件,通过块体的组成分析及稳定计算,认为左岸1号危岩体是稳定的。     

基于径向基神经网络的钢丝绳断丝定量检测及Matlab实现

采用径向基神经网络对钢丝绳断丝损伤进行定量识别。首先将影响钢丝绳断丝损伤定量识别的6个主要因素作为输入参数,某截面的断丝数量作为输出参数建立起径向基神经网络模型,然后利用Matlab软件编写该网络的程序代码,通过有限的学习样本对网络进行训练,最后对测试样本进行识别。经过确认,测试结果较好地反应了钢丝绳的断丝损伤。     

基于多域空间状态矩阵奇异值与局部保持投影的滚动轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号复杂且难以从中提取有效故障特征的问题,提出了一种总体经验模态分解(EEMD)、奇异值分解(SVD)和局部保持投影(LPP)相结合的故障特征提取方法。首先,对振动信号进行EEMD分解,利用EEMD分解后的固有模态分量(IMF)分别构造时域、频域和时频域空间状态矩阵;其次,利用SVD提炼时域、频域和时频域空间状态矩阵中的故障信息,筛选其中累加百分比大于90%的奇异值组成多域有效奇异值数组,构造多域奇异值特征矩阵;然后,利用LPP约简多域奇异值特征矩阵,提取低维、高区分度的故障特征;最后,利用支持向量机(SVM)对提出的故障特征提取方法进行评估。实验结果证明了该方法提取的故障特征可有效反映滚动轴承的故障状态。     

滚动轴承的故障特征提取技术与方法研究

基于小波分析获取轴承故障频率,并以该频率为中心点向前2.5 Hz和向后2.5 Hz的频带变化作为滚动轴承的特征值。通过归一化处理,将轴承内圈、外圈和滚动体的故障频带的能量作为故障特征参量,建立起故障频带能量与滚动轴承状态的映射关系,进而应用神经网络进行故障诊断,有效提高了轴承故障诊断的精确度     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

针对传统的钢丝绳断丝损伤定量检测系统检测精度不高的问题,提出了一种基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计方案。该系统由漏磁检测与处理电路获取钢丝绳损伤信号,由光码盘控制单片机对损伤信号进行等空间采样,经单片机处理后的损伤信号再上传至工控机,由工控机调用Matlab软件进行BP神经网络的训练,得到权重矩阵和阈值矩阵,然后由单片机程序进行BP神经网络的前向计算,从而实现钢丝绳断丝损伤的判定。检测结果表明,该系统对钢丝绳断丝损伤的识别率达到了86.9%,具有一定的实用性。     

基于加窗FFT的钢丝绳张力检测股波信号处理

介绍基于股波信号的非接触式钢丝绳张力检测原理,提出股波信号的加窗快速傅里叶变换谱分析算法,利用LabVIEW开发程序计算仿真信号的相位差。仿真结果表明:该算法通过加窗函数能够有效地抑制谐波对基波的干扰和信号截断引起的频谱泄露,准确地提取基波参数,明显提高测量精度。     

满拉水利枢纽工程建设简况

满拉水利枢纽工程位于西藏自治区日喀则地区江孜县境内的雅鲁藏布江支流年楚河上，距日喀则市１１３ｋｍ，距江孜县城２８ｋｍ，是中央第三次援藏会议确定的６２项援藏工程中最大的一项工程，亦是西藏自治区一江两河地区综合开发的重点大型水利、能源建设项目。该工程的实...     

减速器齿轮故障振动信号分析与特征提取方法研究

振动信号是反应齿轮故障的显著信号之一,将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,发现通过识别边频带成分来进行齿轮故障诊断的方法并不理想.对测得的振动信号进行小波包分析变换到时频域,对故障频率变化明显的频段进行重构,对重构信号进行谱分析并提取特征能量.建立BP神经网络,以提取的特征能量作为网络输入量,进行故障识别,实验分析结果表明该方法取得了较好的实验效果.     

晶闸管中频电源微机控制系统

本文深入浅出的从经济和技术方面分析了微机控制晶闸管中频电源的必要性和可行性，并给出了主要程序的流程框图，这对于势在必行的推广应用微机控制晶闸管中频电源有较大的参考和应用价值。