基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。