基于LabVIEW的纤维投料机非线性偏差校正

针对纤维投料机在纤维称量过程中偏差过大的现象,在分析纤维投料机结构与工作原理的基础上,基于LabVIEW对纤维称量过程的数据采集,利用回归分析及最小二乘拟合原理,建立了纤维投料机质量称量过程非线性校正数学模型,并利用 LabVIEW 上位机系统将拟合系数实时反馈至可编程逻辑控制器( programmable logic controller,PLC)的质量称量控制模块,实现了对质量称量过程的实时自动校正.通过静态加载试验及沥青玛蹄脂碎石( stone mastic asphalt,SMA)混合料的路用性能试验对校正后的质量称量系统进行了验证.结果表明：采用该控制方式后,纤维质量称量偏差由校正前的7.3%下降至1.4%,达到了±2%的误差设计要求.校正后生产的SMA混合料空隙率降低了17%,车辙变形量减少,动稳定度提高了4.4%,抗弯拉强度与弯曲破坏劲度模量分别提高了7%和10%,且其他路用性能指标均比校正前有所提高,并与室内试验最佳纤维掺量下的性能相吻合,为避免纤维少投或多投现象的发生及提高SMA混合料的质量提供了一定的帮助.     

金属离子对车载制氢机制氢效率的影响

针对向车载制氢机加水带入的金属离子导致制氢效率偏低的问题,在制氢测试系统实验台上研究加入含不同Zn2+、Fe3+和Cu2+质量浓度的溶液对制氢效率的影响.在电解电流为30 A,初始温度为19.7℃,压力恒为0.1 MPa条件下,电解2 L质量分数为30%的KOH溶液与其对应加入50 mL含不同金属离子质量浓度溶液做比较.试验结果表明：随着电解的进行,加入溶液所含的金属离子质量浓度越高,KOH溶液的电解电压越高,制氢速率越低,制氢效率越低.     

基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度特征。最后将其连接到支持向量机分类器,完成模型的精调。实验结果分析表明:基于堆栈式稀疏自编码器的最优分类模型,总体精度可达87.82%,优于实验中的其他方法,证明了深度学习方法在高光谱影像处理中具有良好的分类性能。     

基于多因素改进型PSOSVM算法的中长期负荷预测

中长期负荷预测作为电力规划与调度中的重要一环,其影响因素有着多样性和不确定性等特点.选取支持向量机作为中长期负荷预测的核心算法,筛选多种区域宏观经济因素,利用粒子群(PSO)寻优与循环寻优的改进型算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化及负荷预测.仿真结果显示,改进型PSOSVM算法有着较高的预测精度.     

大型连铸板坯液压翻钢机的设计及应用

大型连铸坯翻面的翻钢设备能提高连铸坯的产品质量和生产效率,通过分析现有工况条件,以及翻钢机的动作原理,针对用户需求,对关键零部件的尺寸进行了设计计算,确定了新型连铸板坯液压翻钢机方案。通过实践检测,新型连铸板坯液压翻钢机具有工作安全、维修简单、成本低的特点。     

基于LMD切片双谱和SVM轴承故障诊断研究

针对滚动轴承发生点蚀故障时峭度和1倍频能量都会发生变化的情况,提出了基于局部均值对故障信号进行分解的方法。该方法取峭度值较大有效分量信号进行重构,再做切片双谱进一步降低高斯噪声对特征频率的影响,提取故障特征1倍频、2倍频和3倍频并进行归一化处理得到特征向量。利用支持向量机对提取的特征向量进行训练与测试,从而识别故障与否及发生点蚀故障的程度。通过对实测滚动轴承振动信号的分析与诊断,验证了该方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。     

毛条车间拉断机冷却水系统改造

目前,毛条车间拉断机冷却水使用的是循环水站提供的冷却水,因冷却水中含有少量杂质,拉断机的冷却水在罗拉中由于长时间的循环造成堆积,造成罗拉内部挂垢,内部铜管堵塞,致使拉断机温度升高,造成系统停车检修增多,影响毛条产量,增加检修负担,并严重影响拉断机的使用寿命,造成毛条缩率不稳定,对产品质量的稳定产生了很大的隐患.为解决此问题,我们提出在毛条现场增设脱盐水储罐,内部加装脱盐水,用脱盐水通过换热器降温后供给拉断机降温,这样就能保证水质,防止工艺管线内部挂垢,解决目前困饶我们的难题.     

基于随机森林与支持向量机的水库长期径流预报

水库长期径流预报对于研判水文情势变化和指导水库调度管理具有重要意义。针对云南龙江水库年、汛期和枯水期平均入库径流,利用随机森林从环流指数、海温、气压和前期月径流中选取关键预报因子,基于粒子群与交叉验证相结合的算法优选参数,建立随机森林与支持向量机模型,开展龙江水库入库径流预报研究。结果表明:太平洋中北部与西部气候因子对径流预报的影响较大,前期月径流对年、汛期径流的重要性偏低,但对枯水期的影响程度与部分气候因子相当。随机森林与支持向量机模型总体精度较高,模拟与预报的合格率均达到85%以上,平均绝对百分比误差均低于15%,支持向量机的泛化能力强于随机森林,但二者在局部极值流量处的预报精度尚有待提升。     

大型轴流转桨式机组导叶和桨叶协联关系探讨

轴流转桨式水轮机存在的导叶和桨叶的协联关系,对机组出力效率、摆动、振动等数据至关重要。本文从机组在不同工况下、不同水头下,导叶和桨叶两者的配合关系入手,说明了导叶和桨叶协联关系的实现方法及其配合关系的要点,总结了多个大型轴流转桨机组调试和控制改进的实际经验,提出了该类型机组在运行、维护、优化等方面的改进方法和意见。希望能为今后大型轴流转桨式机组在协联关系优化、调速器控制方式改进、防抬机措施等方面提供借鉴。     

一起机组并网过程中发电机负序过负荷故障分析

分析了一起机组并网过程中,机组保护柜发电机负序过负荷保护报警动作事件,通过对报警信号及故障录波文件分析,排除二次设备故障,最终查出一次设备故障点,为今后类似故障分析处理提供借鉴经验。