基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

浅谈高效节能环保性平台建设

我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。     

用于0.4 kV微电网的四桥臂APF改进型控制策略研究

采用无谐波检测控制原理,提出一种基于多内模原理的四桥臂APF改进型控制策略。首先通过等量代换直接将网侧电流、直流母线电压作为状态变量,建立四桥臂APF在αβγ静止坐标系下的数学模型。然后,针对应用于0.4 kV微电网的四桥臂APF的特殊要求:功率波动频繁、动态响应速度快,在αβγ静止坐标系下采用所提出的四桥臂APF改进型控制策略,即由比例积分PI、矢量谐振VR、重复控制RC构成的多内模复合控制器作为四桥臂APF的电流环控制器,使得四桥臂APF具有动态响应速度快、稳态精度高、计算量小的特点,为0.4 kV微电网的优质电能提供保障。最后通过仿真和实验验证所提控制策略的可行性。     

MC型埋刮板输送机的改进设计

针对原MC型埋刮板输送机在生产中出现的运转不稳定等问题,对刮板输送机机体的下料装置、刮爪形式、防粘装置进行了改进设计,并进行了生产验证。结果表明:改进后的刮板输送机运行平稳可靠、性能稳定,杜绝了跳链、断链等现象的发生,刮板输送机运载电流由20 A降到18 A,保证了油脂浸出车间的生产安全。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位，一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低，因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题，提出了一种无监督学习的列车故障识别方法，通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN)，利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入，待网络充分训练后，由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明，该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障，保障了列车的运行安全。     

顶板深孔爆破防治小煤柱冲击地压研究

以巴彦高勒煤矿1202回风巷小煤柱区域为研究对象,采用数值模拟、理论分析、钻孔窥视等方法,研究小煤柱区域应力分布状态及顶板断裂结构特征。对煤柱侧顶板卸压机制及其断裂结构进行了分析,结果表明:采空区顶板的断裂能够实现应力的转移和释放,较断裂前垂直应力降幅达32. 0%、应力峰值位置向实体煤侧偏移4 m,同时有效降低了拐角煤体与其他区域的应力差值。划分了小煤柱侧顶板断裂类型,结合全断面窥视结果,确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数。顶板治理措施实施后,巷道变形量得到有效控制,降低了小煤柱区域冲击地压危险程度。