基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.     

双进双出磨煤机料位测量与控制优化

针对双进双出磨煤机料位测量不准确、自动投入率低和自动投入难等问题,系统地分析料位测量系统存在的问题。对磨煤机料位测量系统进行了设备改造和逻辑优化,提高了双进双出磨煤机料位控制系统的准确性和自动投入率。     

盲信源分离中信源动态变化的识别

基于独立分量分析(ICA)的盲信源分离技术以及小波包分解技术，提出了根据能量特征向量确定信源数的方法，定义了各输出分量的能量特征，并根据输出分量能量特征向量之间的距离，检测出冗余的输出信号，进而确定出信源数．计算机仿真结果验证了其有效性．     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于最佳小波包基的边海防声目标识别

针对于将声音识别技术应用于边海防目标的识别,提出了一种新的基于最佳小波包基的特征提取方法。具体方法是首先根据边海防声音信号的频率分布特征,对这些信号进行有选择地多尺度小波包分解,获取最佳小波包树,然后将相应的最佳小波包基的能量值归一化后作为特征向量,再将这些特征向量输入BP神经网络训练,用训练好的神经网络对边海防声音信号进行识别。仿真结果表明:在噪声条件下,利用此特征提取方法,识别率达到94%,比基于小波包分解的特征提取方法的识别率高出6个百分点。     

损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.     

基于卷积型小波包变换的频谱感知方法研究

频谱感知是认知无线电（CR）系统中的核心技术之一.鉴于对可靠的主用户（PU）信号检测是实现频谱感知的前提,提出一种基于卷积型小波包变换的能量检测算法（CWPTED）用于频谱感知.该算法通过卷积型小波包变换（CWPT）较准确地估计噪声方差,以减小噪声不确定度并实时更新检测门限.仿真结果表明：该算法可有效减小噪声不确定度对能量检测（ED）的影响,较适合应用于噪声信息未知情况下的频谱感知.     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

为有效剔除信号噪声,得到没有污染的信号,便于进行信号分析,介绍了小波包变换的改进方法,给出了信号的小波包分解系数排序方法,将信号的相关性与小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起,并用于信号的去噪研究中.通过仿真研究和与目前小波去噪方法进行对比,证明了该方法去噪的有效性.     

基于小波包分解的数据融合损伤识别方法

目的为了充分利用来自多传感器的冗余、带噪声数据，提高结构损伤识别的精度．方法利用小波包良好的时一频特性，首先用小波包分解对结构响应进行处理．提取信号的不同特征参数，然后利用不同的特征向量对结构分别进行损伤识别，最后应用融合技术对不同的识别结果进行融合处理．并用一个七层钢结构框架的多损伤识别验证了该方法的有效性．结果结果表明，该方法能够极大地提高了结构损伤识别精度．结论运用小波包分析提取信号的特征参数与数据融合技术进行损伤识别．并使二者有机的结合是结构健康监测与检测的有效途径与发展趋势．     

基于小波包分析的空间杆系结构损伤诊断

针对结构损伤诊断的需要,采用小波包分析方法提取了结构损伤的特征信号。首先通过小波包分析将振动信号分解到各个频带,然后以各频带能量作为识别故障的特征向量进行损伤识别。数值算例表明,小波包分析具有较强的抗噪声干扰能力,能够有效地识别结构的损伤。     

ADAMS 在机械原理机构教学中的应用

介绍了应用虚拟样机仿真软件——ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems,机械系统动力学自动分析)在机械原理课程中进行机构动力学求解与机构设计优化的原理与方法,分析了传统机构教学方法的缺点以及虚拟样机仿真软件在机构教学中的应用过程。通过分别对内燃机机构、共轭凸轮机构进行仿真,说明了ADAMS软件在机械原理机构动力学教学以及机构创新设计与优化中的应用。     

JIT采购在医院药品供应中的应用

为了解决我国医院用药价格偏高问题 ,必须改变医院传统供应模式。分析了JIT采购模式和传统模式两种医院医药供应模式 ,对比了两种模式的不同 ,指出JIT采购模式的优点 ,并且提出具体实施JIT采购模式的措施     

城区内河水环境的生物治理——以池州市清溪河为例

对清溪河污染的治理,可以采用一系列理化的方法,但相比之下,利用生物治理不仅操作简便,成本低廉,而且能很好的修复水生生态系统的结构,达到良性循环的效果。驳岸的植物是一道屏障,能有效阻止和减少地表污染物进入水体,水中微生物将有机态的污染物转化为无机养份被植物吸收,植物为水中的微生物提供附着表面,而草食性鱼类能抑制植物的过渡生长,最终实现生态系统的重建与修复,使河道进入可持续发展的良性循环体系。     

绿化带中紫花苜蓿嫩芽含铅量的分析

为了研究食用紫花苜蓿嫩芽铅污染,首次采用电感耦合等离子体-原子发射光谱法(ICPA-ES),连续三年测定了银川市西夏区干道绿化带旁及建筑垃圾垫土种植的绿化带中紫花苜蓿嫩芽的含铅量变化.测试结果显示:干道旁绿化带中种植的紫花苜蓿嫩芽铅质量含量在三年内最大增长幅度为4.3mgk/g(n=5),RSD<1.0%,污染最严重的样品中铅质量含量超过国家对蔬菜中铅质量含量规定的最高限量值26倍,表明铅污染呈逐年加重趋势;建筑垃圾垫土上种植的绿化带中生产的紫花苜蓿嫩芽中铅质量含量在第一年严重超标,但在两年后平均下降了2.36mgk/g(n=5),RSD<1.0%,是国家对蔬菜中铅质量含量规定的最高限量值的11倍;数据显示在没有持续外源污染的情况下,已受到铅污染的紫花苜蓿内在的污染程度在逐年减轻.试验表明,食用干道两侧紫花苜蓿嫩芽对人体有危害.     

时域有限差分法在汽车EMC分析中的应用

结合时域有限差分法(FDTD)直接用有限差分式代替Maxwell时域场旋度方程中的微分式,分析了空间和时间离散间隔对数值色散及数值稳定性的要求,提出一种简化计算机编程的完全匹配层(PML)参数设置方法,利用时谐场函数加窗构建车内激励源。在此激励源激励下,描绘了电磁波的传播和与目标的相互作用过程,得到复杂物理过程的清晰仿真图像。     

层次分析法在船舶近海安全航行中的应用

针对船舶近海航行安全以往的研究以定性分析为主,无法给出各个影响因素重要性程度的问题,采用定量分析的思想,对影响其安全的诸多因素,如船舶因素、人员因素、管理因素和环境因素等运用层次分析法,对各个影响指标的重要性程度进行比较分析,得到了各个影响因素所占的权重,可为以后相关的研究工作提供重要的参考依据。     

铸件凝固过程的微观组织数值模拟研究进展

对目前国内外铸件凝固过程微观组织数值模拟的研究进行了回顾.重点介绍了铸件凝固组织模拟的3类方法确定性方法、随机性方法、相场方法.评述了当前使用的数学模型的特点及局限性.总结了微观组织数值模拟研究的现状及其发展趋势.     

遗传算法在边坡稳定系数计算中的应用

边坡稳定性的关键问题是确定最危险滑动面(潜在最危险滑动面)和边坡的稳定系数。国内外一般是采用先假定边坡滑移模式,然后近似确定最危险滑动面,再求近似的边坡稳定系数的方法来分析边坡的稳定性,但假设的边坡滑移模式难以反映边坡滑移的实际状态。因此本文探索利用遗传算法搜索最危险滑动面,并得到最小稳定系数及对应的最危险滑动面曲线,取得了较好的效果。     

复合地基有效桩长的理论研究进展

归纳总结了柔性桩复合地基有效桩长的试验确定方法和理论确定方法,指出了有效桩长现有研究存在的问题,并提出了一些建议。     

墨西哥货币政策操作对我国准备金制度改革的启示

介绍了墨西哥在放弃固定汇率制度后,逐步采用了日平均结算余额为零的准备金制度的背景.论述了零准备金制度的含义及利率变动机制.该制度具有货币乘数弹性大、稳定利率效果好和调控方式简单等特点.鉴于墨西哥经济与金融发展程度与我国比较接近,因此,我国更应该适当借鉴其准备金制度改革的思路及优点,用以推进我国准备金制度的深化改革.