基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

配变高压侧断线故障监测技术研究与应用

针对配电线路断线故障的快速判断与处置问题,分析了Dyn11和Yyn0两种常用变压器高压侧断线状态下的对低压侧电压的影响,提出以配变融合终端为核心单元,以融合终端采集的台区低压侧电压异常状态为主要判据,充分利用融合终端信息采集、物联代理及边缘计算功能,通过与配电自动化系统和供电服务指挥系统的信息交互,以主动工单等形式实现故障的快速及时处理。所提方法通过了实际案例校验并实现了现场部署应用,可为配电线路断线故障处置提供具备较高工程实用价值的解决方案。     

基于慕课堂数据的学生学习行为分析

本文结合慕课堂线上学习数据与线下考试成绩,研究学生在线学习的行为表现与学习效果之间的关联性,所获得的信息能够体现出不同学生群体的特点以及不同学习维度的作用,从而提醒教师适时调整教学策略,持续改进,有助于教师改进教学方法,提高教学质量.     

微型高压压缩机效率的数值分析

斜盘压缩机具有结构紧凑、噪声低以及高速稳定等特点，将其进行微型高压化并应用于天然气、红外冷却、潜水呼吸和气动弹射等高要求领域具有独特的优势。根据斜盘机构的结构和运动特性，结合多级压缩理论，确定微型高压斜盘压缩机的关键结构参数，在此基础上，建立起气缸内进气、压缩、排气以及膨胀4个过程的数学模型，对微型高压斜盘压缩机的各级气缸内的压力曲线进行数值模拟，绘制出气缸工作过程的指示图，研究不同转速对气缸压力变化的影响，进而分析其对等熵效率和容积效率的影响，为提高压缩机的整体效率提供理论依据。     

高压气动系统负载容腔压力伺服控制仿真研究

为满足某气体发生系统安装空间小、重量轻、动态响应快、控制精度高等要求，设计了高压气动压力伺服控制系统，并采用高压电-气伺服阀实现了负载压力的高响应高精度控制。建立了系统数学模型，包括高压气瓶热力学方程、高压电-气伺服阀传递函数与流量方程、负载容腔压力变化与排气流量方程等子模型，并设计了反馈线性化PID控制器。基于MATLAB/Simulink平台建立了高压气动系统仿真模型，仿真研究了高压气瓶容积与初始气源压力、负载容腔排气孔通径等参数对系统负载压力控制性能的影响规律。研究结果为该系统的优化设计与实验研究提供重要理论依据。     

塔里木盆地顺1走滑断裂带超深储层油气充注历史

顺北地区是近期塔里木盆地超深层油气勘探获得重大突破的领域。通过顺北地区奥陶系一间房组储层原油和天然气地化特征对比，并结合荧光颜色和显微荧光光谱参数分析，认为顺北地区奥陶系经历了多期油气充注，且早期充注原油遭受一定程度的生物降解，而天然气为原油伴生气。利用类异戊二烯烃、生物标志化合物和原油轻烃对顺北地区和顺南地区原油进行对比，发现顺北地区油气来源与顺南地区一样来自于寒武系玉尔吐斯组烃源岩，通过断穿寒武系的断层向上运移至奥陶系储集层。对顺北地区采集样品进行流体包裹体测试、冷阴极发光、荧光观察等系统分析，结果表明顺北地区发生了“五幕三期”油充注和一期天然气充注，第一期为加里东晚期，第二期为海西晚期，第三期为喜马拉雅晚期，而天然气充注发生在喜马拉雅晚期。