基于PSO参数优化的支持向量机齿轮箱故障诊断研究

为了解决支持向量机惩罚因子c和核函数g的确定只能依靠先验知识的缺点,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的支持向量机参数优化的模型,通过PSO的寻优自动获得最优的支持向量机参数。并运用JZQ250型齿轮箱进行故障诊断,实验表明所提出的模型很好地解决了参数选择问题,使SVM性能有所提升。     

含多重刚性植被明渠水流特性实验研究

水流环境中的植被会对水流结构产生影响,进而影响泥沙运移和水质等物理量。为此,在流体力学实验室水槽中开展了系列实验,用不同高度玻璃棒代替刚性植被,利用三维激光多普勒测速仪(3D-LDV)对含不同高度组合的多重植被的水流流速、水位和紊流强度等物理量进行测量。根据植被重数分单重植被、双重植被和三重植被3个工况,每个工况又根据淹没度不同分3个子工况。通过对比分析实测结果,得到了含多重植被水流运动的水力学规律。研究结果对河流、水库和湖泊管理具有一定的参考价值。     

基于EMD和BP神经网络的大功率柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(EMD)和BP神经网络2种方法诊断大功率柴油机的振动故障信号。首先运用经验模式的分解方法对柴油机缸盖表面的振动信号进行分解并来提取特征参数;最后通过建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对150-12缸柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

移动式起吊装置的研究与应用

详细介绍了移动式起吊装置的结构设计特点,并分析了该研究项目的创新点和性能特点,提高了大型设备部件装卸作业效率,促进了安全生产。     

复合明渠中非淹没刚性植被扰流现象实测研究

为了研究天然河道中非淹没刚性植被对水流的影响,对实验室水槽进行了加工,使其单侧具有二级漫滩,另一侧为主槽,并将刚性植被(用玻璃棒代替)布置在漫滩上,设置了三种典型工况(植被平行和交错排列、无植被的情形),利用三维激光多普勒测速仪(3D-LDV)等仪器进行测量,并对结果进行了分析和比较。结果表明,具有漫滩的水槽中,漫滩上刚性植被对整个水槽水流流速、水位分布及水头损失均有较为显著的影响。     

基于体感的扩展身份认证系统

身份认证是信息安全的一道重要防线,针对目前主流认证方式存在的不足,开发了基于体感的扩展身份认证系统,系统分为人脸、语音、身高和手势4个认证环节,较好地提高了系统的安全性,并实现了非接触交互体验。系统基于微软的Kinect设备实现,通过对骨骼追踪、图像识别等技术的整合和开发研究,设计了多种手势动作识别算法、人脸信息比对算法、身高识别算法、多手势随机组合分发算法和防范入侵者的入侵检测模块,系统经过测试证明认证准确可靠,可运用于多种环境的身份认证,具有较好的安全性,使用便捷、操作直观。