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1.
边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
2.
由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
5.
6.
7.
在薄层复合膜(thin-film composite membrane, TFC膜)中引入无机纳米颗粒,形成薄层纳米复合膜(thin-film nanocomposite membrane, TFN膜),近几年作为反渗透膜开始应用于水处理研究。但是无机纳米颗粒在TFC膜中的性能的不稳定性和膜的机械强度等变成了突出问题。合成制备了粒径约为110 nm修饰羧基的介孔氧化硅球状纳米颗粒(MSN—COOH),并将其成功地化学键合在TFC膜的表面功能层交联网络中。与TFC膜相比,键合有MSN—COOH的TFN膜,水通量提高了56.2%,保持高脱盐率;由于单分散介孔纳米颗粒表面亲水官能团的引入,使膜表面的亲水性有很大程度提高,单分散介孔纳米颗粒在基体中的有序排列,使膜表面粗糙度降低,提高了膜的抗污染能力。与普通TFN膜相比较,具有更好的稳定性和柔韧性,可以在长时间高压过滤操作下保持稳定。 相似文献
8.
近年由于铝工业产能过剩,国家对新建电解铝产能只能采取等量或限量置换,一些传统电解铝企业由于受当地的电价限制,需要将电解铝产能向有成本优势地区进行产能转移和技术升级改造,增强企业竞争力使企业扭亏为盈。本文特针对某电解铝企业异地搬迁项目对电解槽结构改造、异地运输、母线优化等进行了详细论述,为今后大量的电解槽异地搬迁项目提供参考。 相似文献
9.
10.