基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

顶板深孔爆破防治小煤柱冲击地压研究

以巴彦高勒煤矿1202回风巷小煤柱区域为研究对象,采用数值模拟、理论分析、钻孔窥视等方法,研究小煤柱区域应力分布状态及顶板断裂结构特征。对煤柱侧顶板卸压机制及其断裂结构进行了分析,结果表明:采空区顶板的断裂能够实现应力的转移和释放,较断裂前垂直应力降幅达32. 0%、应力峰值位置向实体煤侧偏移4 m,同时有效降低了拐角煤体与其他区域的应力差值。划分了小煤柱侧顶板断裂类型,结合全断面窥视结果,确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数。顶板治理措施实施后,巷道变形量得到有效控制,降低了小煤柱区域冲击地压危险程度。     

含杂环结构的耐高温聚酰亚胺薄膜

聚酰亚胺(PI)薄膜具有高耐热,高力学性能,低热膨胀系数等优异的综合性能,广泛应用于光伏、微电子、航天航空等领域。探索制备具有更高热稳定性的PI具有重大的应用价值,但是也存在极大挑战。本文介绍了PI的分子设计和合成,综述了耐高温PI薄膜的制备方法以及纳米复合材料改性PI薄膜热稳定性的制备,阐述了近年来PI薄膜在柔性光电器件方面的应用。最后,展望了耐高温PI薄膜未来的发展趋势及需要解决的关键问题。     

基于旧设备改造升级助力智能制造业发展研究

经济高速发展,产品新旧更替加快,而很多制造业旧设备难以适用于新产品的加工,导致设备闲置,需对旧设备进行改造升级。对旧机械设备的现状进行了分析,总结了旧机械设备技术落后的方面和原因,讨论了对其进行升级改造的目标、方向和要点。利用好旧机电设备,采用创新技术进行升级改造,能够更好地助力智能制造业的发展。