基于混沌云模型的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化（PSO）算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化（CCMPSO）算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。     

基于增量能量法和BiGRU-Dropout的锂电池健康状态估计

锂离子电池健康状态(SOH)的精确估计是电池管理系统面临的核心问题之一。针对实际的电池容量很难直接测量和容量再生导致的SOH估计误差问题,提出了一种基于增量能量法和双向门控循环网络(BiGRU)-Dropout的锂离子电池健康状态估计方法。首先分析增量能量曲线随电池老化的衰退规律,提取出最大峰值高度作为电池SOH的新健康因子。通过翻转层和门控循环网络层所搭建的BiGRU网络得出健康因子与SOH的映射关系,同时添加Dropout机制网络层防止出现过拟合现象,建立SOH估计模型用于电池SOH精确估计。实验结果表明,在不同充电倍率条件下,该方法均可快速、准确地估计电池SOH。     

基于连续小波奇异熵的模拟电路故障诊断新方法

针对模拟电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准确率,提出了一种基于连续小波Tsallis奇异熵和超限学习机的故障诊断方法。首先应用连续小波变换计算被测电路时域响应信号的时频系数矩阵,然后将其分割为8个相同大小的子矩阵,分别计算每个子矩阵的Tsallis奇异熵,组成特征向量,最后将特征应用于超限学习机多类分类器进行区分。仿真结果表明,故障诊断方法能较好地获取故障响应信号的本质特征,并具有较其他现存方法更高的故障诊断正确率。     

人眼视觉识别技术在变电站视频监控的应用

无人值守变电站是变电站运维管理的基础,视频监控是无人值守的核心内容,时刻监控变电站安全、环境和设备运行状态,为变电站运维提供重要信息。在原有视频监控基础上,通过视频设备的升级融入图像识别系统,研发基于人眼视觉的图像识别技术,实现变电站内重点区域、设备运行、人员车辆、安全防火等智能视频监控,自动分析视频图像信息,感知变电站实时监控情况,对于异常情况及时报警。实现变电站智能视频监控,为变电站运行节约了大量人力物力,提高变电站运维管理效率,真正达到无人值守变电站运行标准。     

基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法

针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。     

基于深度学习的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路的故障诊断问题，提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。首先测量模拟电路各个故障类别的脉冲响应数据，随后应用深度学习中深度信念网络方法进行特征提取，最后将提取的特征用于建立基于极端学习机的故障诊断模型。从而对模拟电路的各个故障类别进行区分，通过四运放双二阶高通滤波器电路的故障诊断实验对提出的故障诊断方 法进行了验证，通过对比实验表明，提出的基于深度信念网络的故障特征提取方法明显优于传统的基于小波分析的故障特征提取方法，有助于提高模拟电路故障诊断正确率。     

基于CPSO-LSSVM的多传感器数据融合

文中提出了一种新的基于混沌算法优化的粒子群(CPSO)算法,该算法在种群初始化时应用混沌算法优化粒子的初始位置,扩大粒子的有效搜索范围,在陷入局部最优时应用混沌算法遍历整个搜索空间,跳出局部最优.仿真实验证明该算法寻优性能优于当前其他PSO算法.利用CPSO对LSSVM的参数进行优化选择,建立多传感器数据融合模型.将该模型应用于压力的检测,实验证明了该方法优于当前其他主要方法.     

台湾地区印刷高等教育人才培养特色与借鉴

台湾地区是亚洲印刷业的中心之一。由于起步早,其印刷技术和印刷高等教育在亚洲都处于领先水平。通过对台湾地区印刷高等教育的科系定位、校企产学合作、研究生教育教学精英化培养、课程设置改革、教师结构多元等方面的初步探析,从而给大陆地区印刷高等教育的发展提出参考建议。     

FMEA在产品使用服务阶段的应用研究

为了使专家的经验和知识更好地支持产品的使用和维护维修,并且能够及时地搜集产品使用服务阶段的反馈信息,本文提出了将FMEA应用于产品使用服务阶段的管理模式,建立了FMEA在使用服务阶段的数据模型,搭建了电力设备维护、维修、大修系统,并在某变电站设备中成功实施应用。