生产车间异构数控机床DNC系统设想

将生产车间分散的、不同型号的数控机床与计算机联网,实施综合数字控制,构成分布式数控系统DNC,已成为现代企业继CIMS系统联网集成后,进一步实现过程自动化所需要解决的关键技术之一。DNC侧重于生产过程信息流的集成,它的实施能明显改善生产过程的控制与管理,提高数控机床利用率,缩短生产准备时间及转移加工时间。文章就机械制造行业异构数控机床的DNC,详细论述了联网方案、系统合成、机床信息采集、关联接口等功能的组成和实现方法,并简单介绍了HTC-DNC系统的体系结构。     

基于“两个细则”考核的燃煤机组自动发电控制系统优化及应用

针对燃煤机组不满足《东北区域发电厂并网运行管理实施细则》和《东北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》中关于自动发电控制各项考核指标的问题,对AGC负荷指令的生成控制策略进行研究,通过对协调控制系统逻辑分析以及不同工况下的参数对比,提出600 MW燃煤机组AGC控制策略优化方案。解决了一次调频动作与AGC动作方向一致时,实际负荷先反向动作再正向动作的问题,弱化了一次调频对AGC响应时间的作用,使机组在各个工况下均能满足调频调峰的要求。采用新的控制策略,机组考核量大幅减少,经济效益明显提高。     

基于回归的唯一谓语中心词识别

为解决谓语中心词识别中的唯一性问题,提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型,使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练,利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息,通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取,使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算,预测唯一谓语中心词的位置,训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验,结果达到了82.99%的F值评分,验证了该模型的可行性和有效性。     

高大空间布袋风管装配式安装技术

本文以某工程中布袋式风管送风系统的安装施工为例,详细介绍了风管快装钢绳悬挂系统的选型及安装工艺。该施工工艺的改进能够简化安装过程,降低施工难度,有效提高施工质量和安装效率,为类似布袋式风管的安装施工提供了参考和借鉴。     

参数变化率有界电磁轴承H2/H∞控制

根据电磁轴承转子动力学与转速密切相关,转速大范围变化且其变化率有界的特点,提出了一种新的电磁轴承混合H2/H∞控制方法.建立了与转速有关的线性参数变化(LPV)电磁轴承转子动力学模型,根据电磁轴承控制性能目标要求建立了参数相关且可微的线性矩阵不等式方程组(LMIs)综合条件.基于参数有界技术,通过将这些与存在条件有关的...     

双自由度后坐保险机构敏感因子对比

目前国内对双自由度后坐保险机构的研究大多集中于对其动态特性的分析和仿真,对机构运动影响敏感因子的分析很少。借助计算机仿真,运用正交试验设计方法对双自由度后坐保险机构敏感因子进行分析,确定各敏感因子对机构影响程度的主次顺序以及主要敏感因子。结果表明上质量块质量对其运动特性影响最大并为主要敏感因子,然后依次是惯性簧刚度,惯性簧长度和下质量块质量的影响。     

基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。     

结合深度学习与条件随机场的遥感图像分类

目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络（CNN）与条件随机场（CRF）两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机（SVM）、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。     

双正交小波阈值去噪在套管检测中的应用

为解决套损检测情况图像中的噪声污染对测井解释的影响,文中分析了几种图像去噪的方法,详细介绍了双正交小波理论的提出背景、基本原理、分解与重构、阈值去噪过程,利用双正交小波的正交性、多尺度性等优点,将其应用于套损检测情况图像去噪中,在频域上对图像进行去噪处理。试验结果表明,双正交小波去噪相比正交小波去噪有效地提高了图像的质量和信噪比,同时能够最大限度地保留原有图像的边缘特征,有利于后续的目标特征提取与识别。     

一种新的双密度复小波域图像去噪算法

提出一种改进的基于双密度复小波系数组合的图像去噪算法。采用双密度复小波分解噪声图像,将其变换系数按规则重新排列组合,增强了图像的边缘信息。引入贝叶斯最大后验佑计理论下的双变量模型,充分挖掘其系数尺度内和尺度间的双重关联性,有效地提高了去噪性能。仿真实验表明,去噪后的图像克服了常见的伪吉布斯现象,与当前一些图像去噪算法相比较,其客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,且有效地保留了原始图像的纹理和细节信息。