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.     

不同段数爆破地震波的反应谱分析

为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

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。     

锐化RAW文件细节表现

<正>任何一张照片都离不开锐化操作,这里我们教你在保证画质的前提下对RAW文件进行锐化处理,丰富画面纹理与细节。软件准备:Adobe Camera Raw学习目标:如何对照片进行锐化.并评估锐化的最终效果。操作耗时:10分钟我们可以通过调整照片的色彩与反差改善其画面效果,而调整锐度则能带来锦上添花的变化。但相对色彩与反差的调整来说,对照片进行正确的锐化处理则是一件非常棘手的事情。大多数相机为了避免细节丰富的区域出现摩尔纹的情况,通常都会内置低通滤镜对画面进行轻微的     

分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。     

联氨除氧技术在压水堆核电站一回路的应用研究

添加联氨是控制压水堆一回路系统氧含量的有效方式。本文研究了国内某压水堆核电站4台机组联氨除氧技术在一回路的应用情况,记录了历次大修启机阶段化学平台期间,一回路溶解氧、过氧化氢、残余气体含量和联氨添加量,通过联氨添加实际值与计算值之间的对比研究,发现机组一回路除氧所需联氨量与公式V_((N_2H_4))=0.819×DO_((RCP))+0.385×H_2O_2(RCP)+0.841×V_((RCP残气量))计算值吻合。添加联氨除氧过程推荐分1～2次完成,第一次联氨添加量的下限为公式V(N2H4)=0.819×DO(RCP)+0.385×H2O2(RCP)+0.841×V(RCP残余气)减去5L。     

吸氮除磷材料的研究和应用现状

人类的超强度活动导致水体中氮磷超标,是造成水体富营养化、发黑发臭、生态功能失衡的主要原因。目前去除氮磷的方法主要有生物法(短程硝化反硝化和好氧反硝化)、化学法(投加药剂法)和物理法(吹脱法和材料吸附法)。其中物理吸附法相比于其他方法,具有价格低廉、材料来源广泛、无二次污染、适用于大面积城市污水的特点。综述了近年来国内外吸氮除磷材料的研究和应用现状,着重阐述了矿物型和非矿物型吸氮除磷材料的应用效果,并对其应用前景进行展望。