两种前向神经网络在变压器故障诊断中的应用

针对依靠变压器油中溶解气体分析的传统故障诊断方法存在的不足以及未来智能诊断算法进一步发展的需要,在研究人工神经网络的基础上,介绍了两种前向神经网络在变压器故障诊断中的应用,并用大量的DGA样本数据做了仿真训练;首先讨论了几种常用变压器故障诊断方法的一些缺陷,通过分析现代智能诊断算法的局限性,得出改进人工神经网络的优势;然后结合两种前向神经网络的原理和结构,对变压器内部故障进行了分类和编码;分别设计了相应的故障诊断模型,在MATLAB中做了仿真测试,并给出了仿真程序;仿真结果表明,两种神经网络用于变压器故障识别较为理想,其中PNN网络在样本数量较多时效果更好,有效提高了变压器故障诊断的正确率。     

嫦娥三号软着陆轨道设计与控制策略

在嫦娥三号的全部运行过程当中,着陆是非常重要的一个步骤,本文以2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题为背景,对嫦娥三号软着陆的轨道进行设计并制定控制策略。首先分析确定椭圆轨道平面位置,运用微积分、运动学原理、天文学知识求得着陆抛物线轨迹的纬度跨度,进而得到近月点远月点经纬度,再由二体运动活力公式求得近月点远月点速度。然后通过对两次避障阶段所拍高程图进行方差计算确定较平坦的着陆点,用运动学、曲线拟合等方法逐阶段分析运动规律得到着陆轨道和最优控制策略。     

低压气控放卷跑偏矫正装置

我厂在1984年从日本引进塑料复合包装生产线,共八台套设备,每台都有放卷随动矫正装置,有光电追踪装置和气控跑偏矫正装置。它们的作用是防止纸卷跑偏,保证收卷端面平齐,分切准确,降低消耗;放卷速度高达100m/min。它们在印刷机、复合机、分切机、制袋机及造纸机械中应用广泛,甚至是必不可少的,其中,气控放卷跑偏矫正装置精度最高,可达±0.1mm。现将     

基于颗粒离散元岩石模型的熵变规律研究

以岩石单轴压缩试验为基础,借助离散元软件PFC 2D建立岩石破坏的数值模型,将熵变曲线与试样的应力应变曲线、裂缝数量及能量曲线等进行对比分析,以便研究岩石破坏时的熵变规律。结果表明,岩石在破坏过程中,微裂隙的产生会造成熵值的下降;岩石在峰值应力点破坏时,熵值曲线会有明显的下降趋势;在不同围压条件下,高围压试样的初始熵值较高。因此,以熵变规律分析岩石的破坏过程,对岩石的破裂演化具有诊断评价和辅助判断的作用。     

双辊置换挤浆机的开发与应用

介绍了双辊置换挤浆机的工作原理、结构特点、适用范围、主要参数及运行情况.     

渤海油田边测边调工作筒耐高温高压优化研究

为解决渤海油田边测边调工艺现场应用过程中出现的测调扭矩过大或调不动的问题,对边测边调工作筒做了研究,分析故障原因。通过软件模拟,定量分析关键零部件在高温、高压环境下的形变情况,比对原工具关键零部件的公差数据,对边测边调工作筒关键部件结构尺寸做了优化设计,得到一种适用于高温高压环境下的边测边调工作筒尺寸设计方案,为后期高温高压边测边调工作筒的系列化开发,提供理论指导支撑。     

基于DPCA-FrFT算法的SAR运动目标参数估计

在双通道的工作模式下,结合DPCA技术和分数阶傅立叶变换实现了对SAR运动目标的定位和两个方向(方位向和地面距离向)上速度的估计。首先建立了双通道SAR系统对运动目标的回波信号模型,阐述了动目标DPCA信号为线性调频信号这个特点,并且根据这个特点采用了分数阶傅立叶变换对其进行检测和参数估计。由于DPCA技术具有良好的杂波对消功能以及FrFT对chirp信号的良好检测效果,在不同信噪比情况下,DPCA-FrFT算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

湿式多片制动器制动能的分配和耗散

研究湿式多片制动器制动过程制动能的分配和耗散 ,确定制动器的热负荷及摩擦偶件间热流分布的状况 .结合车辆的制动过程提出制动能四次分配的概念 ,利用有限元法计算制动能的三次、四次分配 .紧急制动中湿式多片制动器制动能的三次、四次分配主要与摩擦偶件的材料有关 ;持续制动中制动器吸收的能量主要由冷却润滑油带走 .为研究摩擦副的失效及摩擦材料的适用性提供了依据     

基于DPCA-FrFT算法的SAR运动目标参数估计

在双通道的工作模式下,结合DPCA技术和分数阶傅立叶变换实现了对SAR运动目标的定位和两个方向（方位向和地面距离向）上速度的估计。首先建立了双通道SAR系统对运动目标的回波信号模型,阐述了动目标DPCA信号为线性调频信号这个特点,并且根据这个特点采用了分数阶傅立叶变换对其进行检测和参数估计。由于DPCA技术具有良好的杂波对消功能以及FrFT对chirp信号的良好检测效果,在不同信噪比情况下,DPCA—FrFT算法都能有效地抑制静止背景、获得良好的测速和定位效果。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

非均匀天线阵的超分辨测向

提出了一种基于非均匀天线阵的超分辨测向算法。该算法利用了数字波束形成技术（DBF）,因而设备简单,适应性强。为实现超分辨测向,算法基于Gram-Schmidt正交（GSO）网络,将干扰对消的原理用于信号的方向自适应定位。算法可同时估计波达方向及信源个数,不需预先知道或估计信源数,而且算法简单,便于硬件实现。仿真结果表明,算法可实现超分辨测向,而且在一定条件下,测向精度可分辨率优于MUSIC算法。