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针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法(BSA)进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。 相似文献
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利用CO2驱油提高低渗、高含水油田原油采收率已经发展成为双碳背景下应对气候变化的重要技术。但是注CO2井管柱频繁发生腐蚀失效的问题,研究管柱在CO2环境下的腐蚀机理,预测管柱腐蚀速率是腐蚀防护是保障安全生产的重要途经。为此本文开展了注CO2井管柱腐蚀的电化学分析,考虑了压力、温度、pH值、含水率、离子浓度等因素在管柱腐蚀失效中关联关系,优化了CO2腐蚀环境下P110油管的腐蚀速率预测模型,对实例井油管柱腐蚀速率完成预测,并对比油田现场实测值。结果表明:在注CO2过程中,1500m以上井段腐蚀程度较小,腐蚀主要发生在1300~1700m井段,温度为70℃左右腐蚀做严重,腐蚀速率可达0.3mm/a。腐蚀速率受含水率、井筒温度影响较大,腐蚀情况预测结果与现场实测腐蚀情况吻合较好。 相似文献
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针对制造系统中HVAC高能耗的问题,通过分析制造环境中的热量对HVAC与温度的影响,建立了考虑舒适度的HVAC节能优化模型,并运用模拟退火算法优化目标函数.实验结果表明,HVAC节能优化模型不仅降低了5.9%的能耗,而且室内温度范围在28~29℃,符合节能与舒适的双标准. 相似文献
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用传统固相反应法研究了添加Bi2WO6(x=0%~9%,质量分数)对ZnO基压敏陶瓷的微观结构、压敏性能和介电性能的影响。结果表明:掺入适量的Bi2WO6能促进ZnO压敏陶瓷晶粒均匀生长、提高微观结构的均匀性、降低压敏场强和提高非线性系数;同时,Bi2WO6的添加可提高ZnO晶粒表面吸附氧的含量,从而提高界面态密度和势垒高度以及ZnO基压敏陶瓷的非线性特性。Bi2WO6的添加量为7%的ZnO基压敏陶瓷,其综合性能为:E1 mA=263 V/mm,α=53,JL=3.50 μA/cm2,φb=11.52 eV。 相似文献
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锂离子电池剩余使用寿命预测是锂离子电池健康管理的重要内容。针对锂离子电池剩余使用寿命预测困难、传统循环神经网络预测精度低的问题,提出一种基于贝叶斯优化(BO)-门控循环单元(GRU)神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。这一方法提取循环数与对应的容量融合作为新特征,采用滑动窗口方法分割特征数据集,搭建门控循环单元神经网络,在网络中加入随机失活,并采用贝叶斯优化对门控循环单元神经网络参数进行优化。在不同来源数据上进行试验验证,这一方法的相对误差均小于3%,能够实现对锂离子电池剩余使用寿命的准确预测。 相似文献
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半导体制造设备位于半导体产业链最上游。与其他行业不同,半导体生产设备不仅仅是支撑,还是产业竞争的制高点,也是国内芯片产业链中最薄弱的环节。半导体晶圆制造系统是半导体制造过程中最为复杂的环节,晶圆制造系统的调度问题是一类复杂的车间调度问题。目前为止,有关晶圆生产的单臂束集束型设备的调度研究已有不少工作,研究方法上主要有数学规划法、事件图、Petri网和分支定界法。然而,这些研究都忽略了真空锁状态转换对于内外机器手搬运晶圆的影响。研究了真空锁状态转换对机械手搬运晶圆的影响,真空锁存在两种状态:大气状态和真空状态。真空锁可以在大气状态与真空状态间转换,外部的机器手需要真空锁在大气状态下,才能将晶圆搬入或搬出真空锁,设备内部的机器手需要真空锁在真空状态下,才能将晶圆搬入或搬出真空锁,这极大地影响了机械手搬运晶圆的效率,如何尽可能地避免或减少机械手在真空锁处等待真空锁状态转换的时间成为难题,针对这一问题,建立了带真空锁状态转换约束的数学模型,并且采用遗传算法来解决该调度问题。又针对传统遗传算法容易陷入局部最优,遗传参数难以确定的问题,采用了自适应改变交叉和变异概率的算子调整概率值,从而避免早熟问... 相似文献
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为了选择合理的切削参数以达到降低能耗的目的,对稳定的数控铣削过程面向能耗进行建模并优化。首先,在分析输入功率去向构成的基础上,建立数控铣床系统输入功率模型。然后,建立数控铣床系统能耗测试平台。通过对实验数据的多元回归建立数控铣床输入功率与切削参数的函数,对比分析证实函数的精确性。随后,由该函数得出数控铣床稳定切削阶段的单位体积能耗函数,以此为优化目标,以铣床性能和表面质量为约束,通过引力搜索算法(GSA)进行切削参数的能效优化。最后,与经验的切削参数进行对比,结果表明优化后切削参数显著提高了铣床能量效率,大幅节省了电能。 相似文献
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为了提高超级电容器剩余使用寿命的预测精度,本文提出了一种贝叶斯优化与双向长短时记忆神经网络结合的预测模型(BO-BiLSTM),利用长滑动窗口处理容量数据来提高模型对容量衰退趋势的学习能力,达到对超级电容器剩余寿命精确预测的目的。通过对输入特征的研究和对比,选定了容量和循环数作为模型的输入,随后对滑窗大小、模型步长进行研究,发现长滑窗是模型成功的关键因素。实验模型的精度可以达到AEP=1.02%、RMSE=2.57%。在使用贝叶斯优化算法优化模型参数后,最终预测精度可以达到AEP=0.59%、RMSE=2.16%,具有较高的预测精度。 相似文献