自适应二阶双稳态随机共振的微弱特征增强检测方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣故障特征难以提取的问题,提出一种自适应二阶双稳态随机共振方法。首先系统输出信号的信噪比作为蚁群算法的自适应度函数,然后采用蚁群算法优化二阶随机共振系统的参数和阻尼因子,再利用优化得到的最佳参数设置二阶随机共振系统,最后实现微弱故障特征的增强与提取。数值仿真分析表明:该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号;而且深沟球轴承滚动体故障实验结果证明提出的方法能有效增强与提取滚动体故障特征频率。仿真与实验对比结果表明:提出的方法优于传统随机共振方法,归功于该方法不仅能够利用蚁群算法并行选择和优化随机共振系统参数,而且克服传统随机共振方法对高通滤波器的依赖。     

低压集抄系统的实用化现状分析及策略

低压集抄系统作为一种新的抄表技术,克服了传统人工抄表方式的各种弊端,充分体现了我国电力发展的成就。但在实际运用中,仍旧存在很多问题。本文致力找出问题根源所在,并积极采用有效的解决对策,对低压集抄系统的管理和维护都有积极的意义。     

基于稀疏激光点云数据和单帧图像融合的三维重构算法

由于激光雷达获取的深度数据非常稀疏,为了能够将深度数据与图像数据重构出稠密三维深度图,本文提出了基于稀疏激光点云数据和单帧图像融合的三维重构算法。该方法首先使用点直方图特征有效地选择对应于目标的点数据并消除体素中的非相似点;然后,使用高斯过程回归对局部深度数据建模,并通过插值获得三维深度数据,本文算法获得的三维深度点更接近基准值,并保持了目标的局部形状特征;最后,利用马尔科夫随机场对图像灰度数据和三维插值点进行融合来构建三维深度图。仿真实验结果表明:相比现有基于激光雷达数据和单目图像数据的三维重建算法,本文提出的算法将大大提升算法的鲁棒性与重构的准确度,可辅助用于复杂的城市场景中车辆的无人驾驶。     

基于随机前沿模型对"一带一路"沿线国家电力投资潜力研究

"一带一路"能源安全合作背景下,基于随机前沿模型,测算并分析了2003—2014年中国对"一带一路"沿线国家能源电力投资效率和潜力。研究表明:中国对"一带一路"沿线国家的电力投资效率比较显著,而且呈逐年递增的趋势,其投资潜力能够得到较好的实现,但高投资效率的国家较少,特别是亚洲地区国家,电力投资效率都不超过0.8,说明"一带一路"能源电力投资潜力巨大。     

660MW机组高加随机启动技术优化

本文结合目前大型火力发电厂高压加热器的常见设计运用,介绍了对660MW机组高加随机启动技术进行优化后,在提升机组运行安全性和经济性上取得的显著成效,并指出了高加随机启动的注意事项。     

基于MATLAB的新色域对比度量及其适用性评价

为提升包装印刷供应商预测其来样稿件色彩再现能力的方便性与精准性,在CIE TC 8-05推荐指南及对应的色域对比指数（GCI）基础上,提出了色域差异指数（GDI）与色域相似指数（GSI）2种新的色域匹配程度表征度量。选用ICC推荐的Fogra数据集与CRPC数据集,根据目标色域所用的标准印刷参考条件与色域匹配条件,设计4组色域表征的对比实验,运用MATLAB中Convhulln函数和Venn.m函数求出两色域匹配时重叠部分体积所占各自色域总体积的比值及三维可视化所用的比例参数,对比分析所提出的2种新度量（GDI, GSI）与GCI对两色域匹配程度表征的适应性与可视化。结果表明,在两色域及多色域匹配评价中,单独从GCI值、GDI值或GSI值均很无法得到较全面的评价,只有将任意2个表征度量结合才能增强预测与评价的适应性与准确性。同时,将Venn函数应用于色域匹配程度表征的可视化图解,方便普通用户对其产品色彩再现能力的预测与理解。     

基于数据挖掘方法的风力涡轮机状态监测技术研究

目前风力涡轮机的故障模式预测成为了风力发电站发展的重要任务;提出了一种基于数据挖掘算法的涡轮机故障状态预测方法;这种方法包括3个主要的步骤:涡轮机状态抽象,算法训练,状态预测;首先利用先验知识将涡轮机的初始状态进行分类,选择建立预测模型的参数;为了降低计算难度,采用数据挖掘算法进行模型参数的选择;最终采用发电机转速、变速箱速度、温度枢纽、叶片螺距角这些参数进行预测模型的建立;建立预测模型的过程分为3个阶段:预测任意故障;预测系统的特殊故障;确定未知故障;通过对各种数据挖掘算法基于大量风力涡轮机数据的性能分析,选择了性能最优的随机森林算法模型;这种模型的预测准确率能够达到98%;同时还能够预测训练数据没有包含的故障类型;通过在实际风力涡轮机数据的验证,表明了这种模型的稳健性。     

金属-复合材料胶接凹槽形貌增强及参数设计

金属-复合材料混合接头广泛存在于航空、船舶及汽车等领域,具有凹槽形貌的共固化金属-复合材料接头可保持复合材料结构的完整性和纤维的连续性。在被连接金属表面设计了±45°凹槽,评估了表面形貌对钢-玻璃纤维增强树脂复合材料(GFRP)接头胶接性能的影响,设计了单搭接拉伸剪切试验,验证胶接接头的剪切性能;在模拟中引入随机Weibull分布,定义内聚单元材料参数,结合矢量化用户材料(Vectorized user material,VUMAT)子程序模拟了接头的渐进失效过程,并建立±45°凹槽结构的代表性体积单元(Representative volume element,RVE)模型,分析了凹槽宽度和深度等参数对胶接接头的性能影响。研究表明,±45°凹槽结构可以显著提高钢-GFRP胶接接头的剪切强度,数值模拟强度和破坏模式与试验吻合;凹槽深度和宽度对结构胶接性能的影响显著,本文可为金属-复合材料接头的设计提供参考。      

一种多轴向耦合随机激励下缺口试件振动疲劳寿命预测方法EI北大核心CSCD

提出了一种多轴向耦合随机激励下缺口结构振动疲劳寿命预测的频域分析方法。实施了缺口试件的双轴向随机振动疲劳试验,研究了两个振动轴向上载荷谱之间的相干性和相位差对缺口试件疲劳损伤的影响规律;通过随机振动分析计算得到试件缺口根部各节点的应力功率谱密度矩阵,并假设缺口试件裂纹萌生点为历经von Mises应力最大均方根值的节点;缺口试件疲劳临界点可由疲劳裂纹初始点和修正临界距离理论确定;在疲劳临界点处通过Carpinteri-Spagnoli频域准则计算缺口试件的振动疲劳寿命,并与试验结果进行了对比。结果表明:该多轴缺口疲劳预测方法具有较高的预测精度,绝大部分预测结果都在3倍误差带内。     

多向不规则波浪模拟的降维方法

基于多向不规则波的3种传统Monte Carlo模拟方法,提出了相应的时空随机场源谱表达,通过引入随机函数的降维思想,推导了3种多向不规则波模拟的降维方法,实现了仅用2个～4个基本随机变量即可精确表达多向不规则波随机场。数值算例表明,采用三种降维方法模拟所得代表性样本集的有效波高均符合规范要求。同时,代表性样本集的二阶统计量(模拟值)与目标值拟合一致,且总体上比传统Monte Carlo方法精度更高,验证了降维方法的有效性。此外,通过对比分析三种降维方法的模拟精度和效率,建议了最适用于工程应用的多向不规则波模拟方法,这为结合概率密度演化理论进行海洋工程结构在随机海浪作用下的动力可靠度精细化分析提供了有效途径。