基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用

热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

案例推理式输电线单端电流行波故障测距

针对线路单端电流行波故障测距因波头标定困难所导致的测距可靠性不高、难自动执行等不足,提出基于历史数据进行案例推理的经验学习式改进思路。首先分析线路故障实录行波的形态特征和影响故障距离折算的因素。针对故障的复发性和多厂家、跨平台、不同电压等级线路故障波形的相似性,对测距过程中的波头标定和距离折算2个关键阶段进行参数化、案例化描述,根据相应特征属性于历史案例库搜索最相近样本进行算法参数复用从而实现智能测距。该方法能够对复发性故障实现测距结论复用,能够对高相似度故障样本实现测距方法复用,测距效果随历史故障样本积累而提升。不同厂家行波装置获得的大量故障实录数据表明该方法可行、有效。     

压裂水平井产能预测方法研究进展

水平井压裂技术在低渗透及非常规储层中得到了广泛应用,压裂后水平井的产能预测关系到油田开发方案的制定,因此,国内外学者对压后渗流模型的建立和求解方法做出了不懈的努力。本文详细回顾了国内外学者所建压裂水平井产能预测模型及求解方法,指出了不同模型和求解方法的优缺点,并展望了压裂水平井产能模型的发展方向。     

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。     

乘用车操纵稳定性的灰色关联评价

为了提高乘用车操纵稳定性评价的准确性和客观性,参考国家相关标准,分别从稳态回转性、转向回正性、转向轻便性、抗侧倾能力、抗干扰能力和瞬态响应性6个方面筛选15个评价指标。根据各指标对乘用车操纵稳定性的实际影响程度,确定了各指标的权重。以实车试验获得的指标参数为实例,采用基于灰色关联分析的方法,对试验汽车进行操纵稳定性评价。对比国标法评价结果,并参考驾驶员主观评价,证明了运用灰色关联法进行乘用车操纵稳定性评价的可行性。     

基于主成分回归模型的建设工程项目成本预测研究

为了提高招投标过程中建设工程项目成本预测的速度和精度,本文选取近3年河北省几家施工企业的40个已完工程的项目结算文件数据,利用主成分回归分析法展开承包商标前成本预测模型研究。结果显示,所建成本预测模型的预测精度符合行业标准,说明承包商在招投标过程中运用此模型是可行的。通过本研究可以为承包商招投标提供一种模型化成本预测工具,为建立高标准且科学合理的成本控制体系提供测算依据。