矿井提升机紧急制动时管道流动特性的计算机模拟

本文建立了提升机制动系统管路的物理模型、数学模型,基于特征线法进行了数学模拟计算,发现制动系统管路的阻尼对于紧急制动时贴闸油压的测试有很大的影响,这对矿井提升机的监控有着重大意义。     

基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断

综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型.在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断.通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性.     

矿井提升机紧急制动时管道流动特性的计算机模拟

论文建立了提升机制动系统管路的物理模型、数学模型，基于特征线法进行了数学模拟计算，发现制动系统管路的阻尼对于紧急制动时贴闸油压的测试有很大的影响，这对于矿井提升机的监控有重大意义。     

PLC用于矿井提升的行程控制

提出了矿井提升的ＰＬＣ行程控制中经常遇到的两个问题，即提升机的位置控制和速度控制，并对此进行了简要的原理分析，给出了相应的编程框图，这对于提升机行程控制的编程和优化，有一定的指导作用。     

进出口财务信息管理系统软件的开发及应用

进出口财务信息管理系统软件为企业、外经贸部门相关报表及信息的网络化处理提供了支持，便于各单位之间及时沟通，实现企业、地市、省、外经贸部4级联网管理。用户计算机只需联入公网或专线加入中国国际电子商务网，即可实现财务数据和信息的及时报送与沟通，介绍了该系统软件的设计思想、系统各功能模块的设计及系统实现的主要技术。     

基于Matlab的支持向量机工具箱

介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱,详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数.并通过两个具体的实例来说明利用SVM工具箱进行分类和回归方面的方法.     

基于支持向量机的提升机制动系统故障诊断

针对提升机制动系统中常见的卡缸故障，利用支持向量机（SVM）这一新的机器学习方法进行智能诊断．在某一闸系统正常时获得2组信号，卡缸时获得6组信号，采用3层小渡包对闸瓦间隙-时间信号进行分解，以各频带的能量为元素构造特征向量，形成故障诊断样本，在Matlab6．5环境下用SVM工具箱进行编程，建立SVM故障分类器并时测试样本进行测试，从而实现提升机制动系统卡缸故障诊断．实验结果表明，在不到0．1S时间内，就建立了SVM故障分类器，该分类器对测试样本的诊断正确率达到了100%；当训练样本由6组减少至4组时，SVM故障分类器仍可以有效地实现对卡缸故障的诊断．因此，SVM方法对于少样本的故障诊断有较强的适应性，非常适合于矿井提升机这种安全运行要求很高，但又不具备大量故障样本的系统．     

对象关系数据库系统实现方法的研究

在深入分析RDB、OODB和对象关系数据库（ORDB）特点的基础上，提出了ORDB实现的几种方法，建议采用对RDBMS核心进行扩充、逐渐增加对象特性的方法来实现对象关系数据库，最后，介绍了新一代数据库Oralce8在对象关系方面的扩展。     

UML类图在关系模式规范化中的应用

文中主要讨论将UML类图映射成关系的方法，并利用该方法对矿井通风网络数据库的关系模式进行了规范化。