变压器绕组特性对局部放电检测的影响

提出了一种利用绕组两端测量结果对视在放电量进行修正的方法.     

基于人工神经网络的柴油机失火故障诊断

车载诊断系统在诊断失火故障时,采用基于曲轴段角加速度和阈值规则相结合的方法,该方法在内燃机高速轻载运行时诊断单缸完全失火工况存在一定的局限性。通过对比分析失火和正常工况下曲轴瞬时转速的幅频和相频特征,提取不同谐次的幅值和相位信息,结合人工神经网络作为故障模式识别工具,得到了一种改善方法。通过台架实验,对此改善方法进行了单缸完全失火、两缸完全失火和单缸一定程度失火的故障诊断测试。结果表明,在实验条件下该方法可以有效识别不同的失火模式,并可在单缸失火模式下实现失火程度判别。同时,该方法通过少量工况数据训练神经网络,即可实现一定转速范围内的失火诊断,可行性强,可用于发动机失火故障在线诊断。     

基于色度分析的唇动特性提取与识别

本文提出了一种基于色度滤波的唇动特征提取与识别方法，它通过唇的色度滤波，得到增强的唇动图像，再利用可变模板，描述口型轮廓并提取特征参数，并用HMM模型进行唇运动序列图像识别。该方法鲁棒性强，对光照没有苛刻的要求，且针对非特定人，适用于自然条件下的实用环境，解决了可变模板对目标边缘有较高分辨率的要求，使方法更实用化。本文的实验是基于单纯的视觉信息（没有声音信道的信息）的唇动识别，不加语音信息，实验集合只限于单韵母，识别率可达95.8%。     

随钻超声井眼成像可行性实验研究

随着油气勘探开发难度的不断增大,地质与工程条件日趋复杂,施工风险日益加大,井壁失稳、垮塌等问题制约钻完井工程效益及安全,随钻超声井眼成像技术可以在随钻工况下实时测量高精度的井径大小与井壁特征,获取高质量的井眼图像,为钻进过程中井眼工程状况和质量的监测提供了解决方案。为研发随钻超声井眼成像工具并对图像进行准确解释,进行了随钻超声井眼成像可行性实验研究。设计搭建了实验装置与实验平台,制定了实验方案,进行了室内模拟实验,分析了不同测量距离、不同待测物、不同传输介质对超声波传输时间与回波幅值的影响。实验结果表明：超声波传输时间与测量距离呈线性正相关,可以用于井径的测量及井眼形状的识别;超声波回波幅值对井壁特征敏感,可以用于井壁缝隙、孔隙等特征的识别与成像;随钻超声井眼成像方法可以适用于高密度油基钻井液中。     

基于比值法图像拼接算法研究

在讨论比值法进行图像拼接的基础上,针对比值匹配算法误匹配的问题,提出了一种改善比值匹配配准精度的算法.通过增加比值模板的列数来确定选取特征线的最佳匹配,从而增加了模板的信息量,提高了图像拼接的准确性.实验表明,该改进算法可以有效地进行图像拼接,并改善了原有比值法的配准精度.     

高炉炉顶节流阀常见故障分析及处理

高炉生产连续性非常强,它的稳定顺行离不开设备的可靠运行,降低设备故障和迅速处理故障显得尤为重要.炉顶节流阀作为高炉放料系统最关键的阀门之一,一旦出现故障就会严重影响高炉的精准布料,进而对高炉生产造成影响.结合节流阀的控制原理,详述节流阀的故障分析及处理过程,为无料钟高炉炉顶设备维护提供参考.     

浮选泡沫环境下液位检测装置的设计与应用

为了彻底解决浮选生产过程中泡沫环境下料桶(池)液位检测准确性的问题,蒋庄煤矿选煤厂通过采用拉线位移传感器+配重浮球检测方法,使配重浮球穿透浮选泡沫漂浮在真实液位上,由拉线位移传感器实时检测配重浮球上下行程,从而实现真实液位的检测.该液位检测装置的使用,解决了浮选泡沫环境下真实液位检测失真的难题,降低了因液位检测失真而导...     

基于R32制冷剂泄漏模拟测试装置的开发及应用

根据GB 4706.32-2012标准附录FF（规范性附录）中模拟泄漏测试的要求,设计了一套制冷剂泄漏模拟测试装置。该装置是基于可燃制冷剂R32开发的,主要由精密电子称、气体浓度分析仪、比例调节阀、压力表、计算机等元件组成。该装置通过自动化控制,能够匀速、定量向制冷系统最危险部位释放制冷剂,实时读取制冷剂的浓度、重量等数据,提高了测试精度、测试结果的准确度及一致性,具有很高的推广价值。     

木质纤维素制取燃料乙醇菌种的研究

目前,随着石油资源的日益枯竭,寻求一种廉价的、清洁的、可再生的新型能源成为各国能源领域科研人员的一项重要任务.乙醇作为一种工业燃料,具有许多优点,利用生物质制取燃料乙醇技术,越来越受到人们的广泛关注.文章报道了国内外近年来利用木质纤维素稀酸水解液制取燃料乙醇的菌种的研究现状,主要包括木质纤维素稀酸水解液乙醇发酵的酵母菌、细菌及基因重组菌的菌种构建等.     

鹏程·盘古：大规模自回归中文预训练语言模型及应用

在鹏城云脑Ⅱ上训练了全球首个拥有全开源2 000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古。鹏程·盘古模型基于1.1 TB高质量中文训练数据,采用全场景人工智能计算框架MindSpore自动并行技术实现了五维并行训练策略,从而可将训练任务高效扩展到4 096个处理器上。对比实验表明,在少样本或零样本情况下,鹏程·盘古模型在多个中文自然语言理解或生成任务上都具有较优的性能。在此基础上,鹏程·盘古模型在大模型压缩、提示微调学习、多任务学习以及持续学习等方面也取得了很好的应用效果。