鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

中央机厂机械加工设备风险控制研究

为保障中央机厂机械加工设备的安全运行,以焊接成型阶段为例,通过风险识别,确定焊接成型阶段加工设备的风险因素及其类型;通过风险评价,运用灰色关联理论,对各风险因素进行排序和分级;通过风险控制,对风险因素进行逐级控制,制定重大风险、一般风险及轻微风险控制方案,进而来保证机械加工的安全作业。     

基于彩色图像处理的浮选尾煤灰分软测量研究

浮选尾煤灰分是浮选产品的一个重要指标。针对选煤厂浮选尾煤灰分多采用离线检测而无法实现在线准确测量，以及当前浮选软测量多采用单一的灰度图像从而导致软测量模型精度及适应性较差的问题，提出了一种基于彩色图像处理的浮选尾煤软测量方法，建立了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的浮选尾煤灰分软测量模型。模型以不同颜色空间的彩色特征、灰度均值以及浓度特征为输入变量，以尾煤灰分作为输出变量，采用粒子群优化算法对LSSVM模型参数进行优化。结果表明：所建立的尾煤灰分软测量模型可以较好地实现浮选尾矿灰分的在线预测，引入浮选尾矿图像的彩色特征可以提高尾煤图像分析的精度，预测精度达96.89%。研究成果在柳湾选煤厂现场应用，并取得了较好的尾矿灰分测量效果。     

改善硫精矿浓密机溢流跑浑试验研究

本文旨在改善某选厂硫精矿浓密机溢流跑浑问题,对生产现场进行勘察和分析,分析浓密机溢流跑浑的原因,并开展原矿配比和沉降试验研究。对采场原矿矿样和硫精矿矿浆进行系统的试验研究,分别采用不同沉降方案进行条件试验,考察絮凝剂种类、絮凝剂用量、pH调整剂用量、不同药剂之间的配比等条件对沉降的影响,确定合适的原矿配比及合理药剂制度,有效地控制金属在溢流中的损失,充分获取现有产品的蕴含价值。     

带钢冷连轧机组中的自动辊缝控制系统

轧机的辊缝控制一直是轧制生产过程中比较重要的工艺参数,由于在轧制过程中,辊缝的大小能够直接影响到成品的厚度和板型,因此精准的辊缝控制在轧制生产线中显得尤为重要。     

一种铁路机车车辆受流器用高温硅橡胶电缆

一种铁路机车车辆受流器用高温硅橡胶电缆     

平行四边形式收砟机构设计与分析

收砟机构作为铁路小型收砟机的重要执行部件,其可靠性直接影响机器性能。针对一种平行四边形式收砟机构进行了设计与仿真分析:对结构尺寸进行参数化设计后利用SolidWorks建立三维模型并导入ADAMS中进行仿真分析。其中,参数化设计得到机构基本杆长尺寸与机器设计高度之间的关系,为因底盘高度变动造成机构杆长尺寸变化提供快速计算依据;虚拟样机仿真后得到收砟机构的动力学特性,当收砟耙宽度为450 mm,驱动速度为225 mm/s时,最大受力点为滚轮所在铰接点,数值为3967.7 N;斜收最大驱动力为5602.3N;以上数值为机构强度校核、后续控制与液压系统的设计提供可靠依据。并针对实际工作中负载不均衡造成收砟机构滚轮磨损严重问题,进行了结构优化。