基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和Soft-Max分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,Soft-Max分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

长江干堤穿堤建筑物加固设计

长江干堤湖南段穿堤建筑物地基均为粉质粘土、淤泥质粘土、下层粉粉细砂，承载力低，渗漏严重，在加固、改造设计过程中，根据不同的基础应力要求，采用置换水泥土和粉喷桩处理，地基渗控在上游迎水面采用摆喷悬挂式截水墙，下游背水面渠首进行硬化，加强反滤排水处理，通过建后两年高洪水位的运行，到工程验收，达到设计要求。