基于ReliefF-mRMR与IAO-SVM的变压器故障诊断

为进一步提高变压器故障诊断准确率，提出一种基于ReliefF-mRMR与IAO-SVM结合的变压器故障诊断模型。采用ReliefF和最大相关最小冗余(mRMR)算法对变压器故障数据进行特征优选；引入混沌反向学习和自适应混合变异策略改进天鹰优化算法，并对最优特征集合和支持向量机(SVM)参数联合寻优，构建最佳故障诊断模型；利用已有变压器故障数据对所提模型仿真实验，并与常用故障诊断模型灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)、天鹰优化算法支持向量机(AO-SVM)相比较,准确率分别提高了10.76%和6.15%，高达95.38%，结果表明所提模型能有效提高变压器故障诊断精度。     

基于VNWOA-LSSVM变压器故障诊断方法研究

为进一步提高变压器故障诊断的准确性,提出了一种基于冯洛伊曼拓扑结构优化鲸鱼算法(VNWOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。利用冯洛伊曼拓扑结构的原理来改进鲸鱼算法,通过为每个鲸鱼个体构造VN拓扑结构,提高鲸鱼算法的收敛速度和寻优精度;利用VNWOA得到LSSVM的核函数参数和惩罚系数的最优解并构建VNWOA-LSSVM诊断模型;引入收集到的260例油浸式变压器DGA数据进行实例分析。结果表明,与其他诊断模型相比,VNWOA-LSSVM诊断模型有着更高的准确率,诊断效果更好。     

用最小二乘迭代法对干涉条纹图进行插值

用FFT对圆形干涉条纹图进行处理时,插值是其中很重要的一步.本文提出一种新的插值方法,该方法是从整个图形出发,利用最小二乘法进行迭代.实验证明利用该方法可以得到满意的结果.     

机床制造加工数字化车间信息模型及其应用研究

车间/工厂内普遍存在来自不同厂家且功能各异的自动化装备和系统,其在信息层面表现为分布于不同网络层次的异构数据。异构系统与设备之间的互联互通是实现制造信息化和智能化的基础,是数字化车间集成的一个核心问题。解决这一问题的关键是建立规范一致的信息模型。针对机床制造加工数字化车间的信息互联互通问题,在分析数字化车间架构、功能要求和信息流的基础上,建立了机床制造加工数字化车间的信息模型架构。通过明确数字化车间信息模型的元素定义、建模规则和建模方法,实现了模型的标准化和一致性。随后,基于OPC统一构架(OPC unified architecture,OPC UA),建立了该信息模型在OPCUA地址空间中的映射规则和基于OPC UA服务器/客户端实现信息模型数据存储和交互的方法。最终,采用OPC UA协议将信息模型映射到OPC UA地址空间,选取典型现场应用场景,完成了信息模型的实例化,验证了所提出的机床制造加工数字化车间信息模型的实用性。     

利用单片机实现粘土水泥浆制浆上料的自动控制

在粘土水泥浆制浆过程中，利用单片机做主要控制部件，对上料系统进行改进，实现了整个系统的自动控制，减轻了劳动强度，提高了工作效率。重点介绍了系统控制原理及工作循环过程。     

一起二氧化氯发生器爆炸事故分析

介绍了一起二氧化氯发生器爆炸事故发生的经过,分析了事故产生的原因,并总结了该次事故的经验教训.