风电机组齿轮箱分阶段机会维护策略研究

针对风电场运行条件恶劣、维护动作开展困难等问题,提出一种风机齿轮箱阶段性机会维护策略。采用威布尔失效模型来描述部件的衰退过程,考虑齿轮箱各部件的维护经济性,提出分阶段的机会维护策略。通过小波包能量谱对齿轮箱实际退化特征进行提取,划分出四个退化阶段。从而搭建出分阶段的齿轮箱机会维护模型,通过实验给出部件的具体维护间隔与动作,验证该维护策略的经济性与合理性。实验结果表明采用风机齿轮箱阶段性机会维护策略,可有效平衡"维护不足"与"过度维护"问题。     

基于复合核模的物流需求预测研究

物流需求预测在制定发展规模、资源整合、政策法规拟定中起着至关重要的作用。为提高预测性能,提出一种基于复合核模的预测模型。利用全局核函数与局部核函数分别训练参训样本,根据训练结果动态提取复合核模底层函数,将底层核函数进行非线性组合;利用该复合核模对训练样本进行在线解析,并对测试样本进行预测检验。利用我国运输物流流量物流统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复合核模的预测模型能从数据源头增强样本的解析性能与非线性学习能力,并能提高预测模型的预测精度,增强泛化性能。     

地铁隧道沉降变形实时监测系统误差分析

根据图像传感器网络的沉降变形监测原理,建立地铁隧道沉降变形监测系统的数学模型。利用误差分析理论对系统测量误差进行分析,提出沉降变形监测系统的误差累积计算模型。给出在满足1 km的测量距离上获得±3 mm的测量精度条件下,图像传感器应满足的精度要求。分析该监测系统控制累积误差随监测点数增多而扩大的有效性,为提高监测系统的精度提供理论依据。     

分布式监测信息系统架构设计及应用

分布式监测系统广泛应用于检测对象分散的大型工程项目,而信息系统是其中重要的组成部分．本文将信息系统分为内部信息系统和外部信息系统,内部信息系统负责数据汇集及管理,为数据库服务器系统架构设计,外部信息系统则利用原始监测数据,计算监测目标并将其呈现给用户．在内部信息系统中通过协调服务器实现现场服务器和数据服务器的有效联接,按照通用分布式监测系统功能将外部信息系统分为7个层次,针对不同监测系统构建其中具体功能模块及其关系．最后,基于该架构体系提出了分布式地铁隧道沉降监测信息系统模型,该系统也可广泛应用于其他分布式监测系统．     

地铁隧道沉降变形监测系统视频调试方案设计

分析地铁隧道沉降变形自动监测系统现场调试需求,根据系统结构及工作原理,设计了一种基于嵌入式Linux平台、B/S模式的调试方案,用于设置系统初始化参数和调节图像传感器。该方案在linux平台上构建嵌入式web服务器Apache httpd,按照V4L2规范采集监测摄像头的图像并压缩,经httpd推送至浏览器不断刷新显示,形成视频效果。用户通过网页设置系统初始化参数、观察摄像头视频,以调节摄像头的安装角度、光圈及曝光度等,获得监测目标的理想拍摄位置和图像输出,完成系统现场安装调试。     

一种基于K均值聚类分析的风机退化模态识别

为提高风机预警维护的及时性与准确性,需对风机运营状态、退化模式进行有效识别,提出一种基于K均值聚类分析的风机退化模态识别。基于统计识别理论,引入K均值聚类分析对历史数据与状态信息学习分类,通过调整类内紧密度识别齿轮箱退化状态,利用风机模拟平台进行退化状态评估实验,划分退化区间,验证齿轮箱性能评估的有效性。实验结果表明基于K均值聚类分析的风机退化识别模型可有效识别风机运营模态,划分退化区域,为建立风机维护模型提供更为精确的科学依据。     

基于粒子群与支持向量机的隧道变形预测模型

针对粒子群算法易早熟且在算法后期易在全局最优解附近产生振荡现象,提出一种自适应调整惯性权重的优化粒子群算法。该算法引入双曲线正切函数的非线性变化思想,使惯性权重随着迭代次数的增加产生自适应调整,有利于增强粒子搜索能力及收敛速度,不易陷入局部极值点。将该算法应用于基于支持向量机的隧道变形预测模型中,对预测模型的超参数进行优化,并利用稳态与非稳态两组实测工况数据对组合算法进行工程测试,结果表明采用SaωPSO＋SVM算法可有效提高预测模型的计算精度,增强其鲁棒性,有助于隧道变形的工程建模。     

基于复杂内核的汽车产量预测模型

汽车产量预测对把握市场趋势,调整产业结构与生产规模起到至关重要的作用。为提高预测性能,提出一种基于复杂内核的预测模型。利用局部与全局单一内核分别学习训练样本,依据训练结果动态提取复杂内核基础函数,对其权重系数进行参数寻优;利用该复杂内核解析参训样本,并对测试样本进行预测检验。利用我国汽车产量统计数据进行案例分析,实验结果表明,基于复杂内核的预测模型能从学习源头提高样本的解析性能与非线性描述能力,并能提高模型的预测精度,增强其泛化性能与外延能力。     

地铁隧道沉降变形监测系统数据库设计

研究地铁隧道变形监测系统数据库设计方案。数据库系统存储和管理监测系统海量数据,提供上位数据发布的基本数据来源。基于监测系统工作原理,按功能模块分析系统需求,经过概念及逻辑结构设计构建数据库,并利用表分区对数据库进行维护。     

基于改进的K最近邻分类器的风机故障诊断

为提高风机故障的预警诊断准确度,提出了一种基于改进的K最近邻分类器的故障诊断方法。通过引入核函数主元分析,计算各特征向量的贡献度,对欧式距离进行加权,弥补传统K最近邻分类器同贡献权重分配的缺陷。样本训练时,依据各特征向量的贡献数值分配权重。该方法被用于风机故障诊断。实验结果表明该方法增强了诊断准确度,便于工程应用。