水电站泄洪闸门液压启闭远程控制方式策略探究

水电站河道泄洪闸具有防洪调度、水位控制等重要作用,随着计算机、网络应用技术的快速发展,“远程集控、无人值守”在水电站广泛应用。因此闸门能否启闭自如,安全可靠运行十分关键。针对泄洪闸液压启闭系统远程控制方式,就闸门运行中存在的误动问题进行了探究,并由此确定了安全控制策略,值得在闸门控制中加以推广应用。     

基于梯度提升决策树的车轮轮缘厚度磨耗预测

轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用，其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理，分析车轮尺寸数据特点，针对轮缘厚度这一型面参数，基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上，任意选取某轮对数据进行验证分析，结果表明：基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度，可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围，预测时间范围较长，可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。     

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。     

南京河大机械有限责任公司

<正>公司简介南京河大机械有限责任公司是一家专业研发制造搅拌装置的企业,依托河海大学的科研开发力量和公司自有技术创新能力,长期致力于高效节能新型搅拌桨的研发工作,主要应用于磷酸磷肥、复合肥、有机化工及饲钙等化工领域,在搅拌叶型设计及模型放大技术上取得了重大成功,得到广大用户的赞誉。     

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。     

某两自由度弹药提升装置的建模、实验及仿真研究

弹药自动装填系统的研究已经成为火炮武器平台中机械系统设计的关键和难点,基于一种两自由度弹药提升装置,并根据该装置的工作原理构造数学模型,搭建实验平台,建立PID控制回路,同时创建该模型的虚拟样机模型,使用动力学仿真软件Recurdyn和Matlab/Simulink进行联合仿真,并通过实验与仿真的数据进行对比,验证该装置的可行性和所采用控制的有效性。