多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断研究

结合小波包分解(WPT)方法和近似熵(ApEn)方法,提出一种多分辨率能量波动-近似熵方法的设备故障诊断技术.首先利用小波包分解将振动信号分解为各频率成分正交、无冗余和无遗漏的子信号,然后对子信号进行能量波动检验,给出故障的存在性诊断;对于存在故障的子信号进行近似熵计算,根据近似熵值的大小,分析信号的复杂性程度,即故障的严重程度.仿真及工程验证结果表明,提出的方法可以有效诊断设备故障的存在性及严重程度.     

细绒棉纺精梳细号纱强力不匀的控制措施

为降低由细绒棉纺出的CJ 9.7 tex纱的强力CV、稳定提高成纱强力,通过生产实践优化了纺纱工艺参数.开清棉工序适当降低打手速度;梳棉工序合理选用针布;精梳工序适当增加落棉;并粗工序合理牵伸分配;细纱工序优化配置牵伸器材,确保锭带传递稳定;加强温湿度管理.实践表明:通过优化工艺,选配器材并加强生产管理,CJ 9.7 tex纱强力CV得到控制,平均强力稳定提高,产品质量达到用户要求.     

一种基于新增阈值的频繁模式挖掘算法

在FP-growth算法的基础上,结合新的阈值,提出了一种改进的频繁模式树构造算法(NCFP-growth).该算法通过兴趣度权重的引入,有效地对频繁项做了进一步的过滤,从而减少了系统在采用FP-growth算法时所产生的大量冗余虚假的规则.对于FP-growth算法而言,该算法在构建频繁模式树时,有效地减小了树的规模,降低了系统存储空间,算法的搜索空间也得到了有效压缩.     

380V电动机馈线回路设备选择与保护灵敏系数的探讨

本文对３８０Ｖ电动机较长馈线回路的设备选择与有关保护灵敏系数进行了验算和分析，认为其保护灵敏系数较低或达不到规定要求，因电缆阻抗的影响，电动机的起动电流将降低，非周期电流分量的影响也将有不可忽视的减弱，因此对保护整定电流整定计算公式中可靠系数Ｋ的合理取值，及起动电流（已降低的）正确取值，可提高这些回路的保护灵敏系数。另外，对各文献中验算保护灵敏系数选取最小短路电流的地点提出了看法。     

基于深度学习的跨模态检索综述

由于多模态数据的快速增长,跨模态检索受到了研究者的广泛关注,其将一种模态的数据作为查询条件检索其他模态的数据,如用户可以用文本检索图像或/和视频。由于查询及其检索结果模态表征的差异,如何度量不同模态之间的相似性是跨模态检索的主要挑战。随着深度学习技术的推广及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的显著成果,研究者提出了一系列以深度学习为基础的跨模态检索方法,极大缓解了不同模态间相似性度量的挑战,本文称之为深度跨模态检索。本文从以下角度综述有代表性的深度跨模态检索论文,基于所提供的跨模态信息将这些方法分为3类：基于跨模态数据间一一对应的、基于跨模态数据间相似度的以及基于跨模态数据语义标注的深度跨模态检索。一般来说,上述3类方法提供的跨模态信息呈现递增趋势,且提供学习的信息越多,跨模态检索性能越优。在上述不同类别下,涵盖了7类主流技术,即典型相关分析、一一对应关系保持、度量学习、似然分析、学习排序、语义预测以及对抗学习。不同类别下包含部分关键技术,本文将具体阐述其中有代表性的方法。同时对比提供不同跨模态数据信息下不同技术的区别,以阐述在提供了不同层次的跨模态数据信息下相关技术的关注点与使用异同。为评估不同的跨模态检索方法,总结了部分代表性的跨模态检索数据库。最后讨论了当前深度跨模态检索待解决的问题以及未来的研究方向。     

细绒棉纺精梳细号纱成纱毛羽的控制

利用配棉等级1.8级细绒棉纺CJ 9.7 tex纱,为了有效控制毛羽,保证成纱质量,通过生产试验优化了工艺参数.开清工序适当降低打手速度,梳棉工序合理选用针布,精梳工序适当增加落棉率,并粗工序合理牵伸分配、适当增大粗纱捻系数,细纱工序优化锭速、适当增大细纱捻系数、优化配置卷捻机构和牵伸机构专件器材,络筒工序适当降低速度、合理配置张力及配用金属槽筒.实践表明:通过优化工艺、优选器材并加强生产管理,CJ 9.7 tex纱毛羽得到有效控制,质量达到用户要求.     

舰用柴油发电机组故障诊断分析

介绍了旋转机械主要故障的特征信息,并阐述了信息在舰用柴油发电机组故障诊断中的应用.通过详尽的实例分析掌握分析技巧,提高了故障诊断分析水平.     

用数字图像处理技术检测钢丝绳表面缺陷

介绍一种基于纹理特征提取的数字图像处理技术进行钢丝绳检测的新方法。首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值——熵和平滑度,通过线性分类器来判断在役钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷。实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求。     

基于图像处理与神经网络的钢丝绳表面缺陷检测

提出了一种基于纹理特征提取的图像处理技术和神经网络结合进行钢丝绳检测的新方法.首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值--熵和平滑度,通过神经网络来判断钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷.实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求,具有一定的理论和实践意义.     

国际工程项目商务法律风险评估量化研究

国际工程建设项目具有一次性、固定性、周期长、投资多、风险大等特点,工程项目与其所处的环境息息相关,商务法律环境是其中的重要因素,如何有效地对项目所处的商务法律环境进行风险管理是一个企业实施国际工程项目风险管理的重要内容.文章介绍了国际工程项目商务法律风险的要素、权重设计以及风险级别和风险档次的划分,举例说明了风险评估的方法.