走进心灵的教育才会成功

排山倒海的誓言、神色专注的听讲、气势如虹的跑操、“静、专、思、主”的探索与奋斗，无数教育工作者希冀出现在施教者身上的一幕发生在山东省安丘市第四中学——一座教育教学年年都上新台阶的全国农村中学的校园里。     

IGA-DFNN在瓦斯浓度预测中的应用

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络瓦斯浓度动态预测方法。用无线传感网络系统采集工作面瓦斯浓度数据作为样本,通过小波分析对样本数据进行降噪滤波预处理。采用IGA算法对DFNN网络参数进行优化,建立了瓦斯浓度的预测模型。通过MATLAB仿真研究表明,所建模型对采煤工作面的瓦斯浓度演变趋势预测合理,并且经过IGA算法优化DFNN网络比单纯的DFNN网络具有更快、更准确的预测功能,可以为防治煤矿瓦斯积聚提供更好的理论支持。     

含边界元件的MMC-MTDC直流侧单端量故障辨识方法

直流侧故障辨识是基于模块化多电平换流器(MMC)的多端直流输电(MTDC)系统急需解决的重大科学问题.分析直流线路的边界特性与极间耦合特性,提出一种基于单端暂态能量的故障辨识方法.通过区内、外故障的暂态特征以及方向元件,构建故障线路选择判据;并利用母线相连线路的方向元件和交流侧故障的暂态特性,构造母线故障识别判据;再根据两极低频电流差异,设计故障极判别判据.该方法能快速辨识直流侧故障,无需两端通信,能够满足MMC-MTDC系统对辨识方法速动性与选择性的要求.最后结合张北四端柔性直流系统的PSCAD仿真模型,验证了所提方法在不同的故障类型、故障位置和过渡电阻下均能准确检测到故障,且具备一定的抗过渡电阻能力.     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

RS-RBF信息融合在瓦斯监测中的应用研究

针对煤矿单传感器和低层次的多传感器数据处理的单一、不确定性较高的缺点,在对监测信息进行分析、处理、维数压缩后,利用基于粗糙集理论与神经网络相结合的多传感器信息融合技术实现对瓦斯灾害信息的特征提取。通过对瓦斯灾害的辨识分析,获得更准确、更可靠的瓦斯状态信息,极大地提高了瓦斯监测系统的性能,为获得瓦斯灾害变化的一般规律和准确、及时地发布预测信息提供先进的理论和技术支持。     

阶段化改进的海洋捕食者算法及其应用

针对海洋捕食者算法自适应能力有限、局部桎梏概率高等不足,提出阶段化改进的海洋捕食者算法.在高速度比阶段实施差分演化,在原始猎物群体的变异与交叉中扩大全局探索范围,遍历优化个体质量;引入正余弦算法等概率波动等速度比阶段的并行架构,提升莱维飞行群体与布朗运动群体的灵活性,促进群体间渗透,同节奏优化算法的开发能力与探索能力;融合柯西变异策略与反向学习策略改进低速度比阶段捕食者,生成具备自我调节能力的柯西镜像捕食者,避免迭代末期种群同化过度,强化算法反早熟能力.通过基准函数对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验来评估改进算法的性能,实验结果验证了阶段化改进策略对算法整体表现力的提升.利用改进算法优化在线序列极限学习机参数并应用于变压器故障诊断,进一步验证阶段化改进策略的有效性及工程实用性.     

基于激光超声表面波检测的瓦斯检测研究

利用SnO2/Pt气敏薄膜对瓦斯气体的选择性吸附作用将引起声表面波在其表面的传播速度发生相应改变的性质,并结合激光超声检测技术,提出了一种新的瓦斯检测方法.采用激光在覆有选择性气体吸附薄膜的抛光铝材表面激发出声表面波,用单芯光纤耦合的反射式光束偏转法对所激发声表面波信息进行采集,进而通过合理的算法可以准确检测出环境中瓦斯气体的体积分数.为瓦斯监测方法提供了一种新途径.     

综合位移监测技术在观音阁水库大坝的应用

为了监测大坝实际工作状况,有效地了解大坝安全状态,及时发现大坝可能存在的各种隐患,必须对大坝进行位移变形的监测。观音阁水库应用激光准直、引张线、静力水准组合技术进行双向位移监测,效果良好。     

关于多现场总线集成的研究

1引言随着3C技术(计算机、控制、通信)的发展,工业领域出现了一种新的技术即现场总线技术。所谓现场总线,是安装在制造或过程区域的智能现场装置与控制室内的自动控制装置之间的数字式、串行、双向传输、多点、多站通信的数据总线。它的特点是可靠性高、稳定性好、抗干扰能力强     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别和准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。首先在数据融合级上对故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合和电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DS(DempserShafer)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,能够满足诊断的实时性要求。