基于物联网和数据挖掘的桥式起重机运行状态预警系统

以桥式起重机为研究对象,将物联网技术运用于起重机械动态运行数据的采集和传输,并通过分析运行数据掌握设备运行状态,预判设备运行安全隐患,构建了基于物联网和数据挖掘的桥式起重机运行状态预警系统。整个预警系统包括数据收集子系统和数据分析挖掘子系统:数据收集子系统用以采集、传输和存储起重机械的运行数据,包括起吊质量、平稳移动质量、卸载质量以及运行时间等参数;数据分析挖掘子系统用以数据分析和挖掘,获取设备操作规范、运行状态、突发故障或事故等重要信息。     

基于物联网技术的桥式起重机剩余寿命评估系统

以桥式起重机为研究对象,针对其使用情况的随机性和不确定性,采用物联网技术实时记录载荷量及循环次数,形成疲劳应力谱。以雨流计数法和Miner等效法理论为基础,获得桥式起重机的等效应力幅。运用曲线回归模型刻画裂纹尺寸与等效应力幅的相关关系,实现对裂纹尺寸的实时预测。将回归预测获得的当前裂纹尺寸带入断裂力学公式中,对桥式起重机的疲劳剩余寿命加以估算。经实例验证,将物联网技术和回归预测技术应用于数据收集和裂纹尺寸预测,具有简便、实用的特点,不仅能够准确快速地估算构件的疲劳剩余寿命,而且还可以克服断裂力学中要求具有初始裂纹尺寸的弊端。     

Ontology Learning for Chinese Documents Based on SVD and Conceptual Clustering

In order to construct Chinese ontology easily, an automated ontology learning technology forChinese documents based on singular value decomposition(SVD) and conceptual clustering is proposed. Firstthe system extracts concepts from a set of domain-specific documents by using SVD technology,and thenacquires subsumption relationships between the concepts by means of hierarchical conceptual clusteringmethod. The system thus yields domain-related concept hierarchy.     

CRL:对语义Web上的Ontology表示语言DAML+OIL的一种扩充方案

Ontologies在语义Web中起着举足轻重的作用,它不仅能为人类用户而且能为软件Agent提供从语法层次到语义层次上的互操作性。DAML+OIL是专门为语义Web设计的一种Ontology描述语言,它将框架系统、描述逻辑和Web标准这三个不同领域的优点结合了起来,采用面向对象的方法用类和属性来描述领域的结构。但是DAML+OIL也有不足之处,其一是约束表达能力较弱,只能表示属性值的基数约束,不能表示属性值的区间约束;其二是不能表示任何规则,而无论是约束表示还是规则表示对Ontology都是非常重要的。该文提出一种对DAML+OIL的扩充方案,使得扩充后的DAML+OIL可以表示简单的规则和属性值的区间约束。