350MW机组采暖集水箱液位自动控制的完善与实现

辽宁东方350 MW机组采暖集水箱液位自动控制,投产时设计是采用磁翻板就地液位显示加液位接点输出液位高低等信号,配合电气疏水控制系统实现水位自动控制回收系统。运行8年来,该系统经常发生由于液位接点动作故障致使液位自动控制不正常,只能靠人工定期就地控制。为了解决这个问题,从根源上进行了分析,温度是影响原磁翻板液位控制系统正常运行的主要原因,结合原设备的实际状况,在不投入大量改造的基础上又能够解决问题的前提下,利用压力液位的关系特性,提出了相应的改造方案,在实施中得到了非常好的效果,不但设备运行良好同时带来了不菲的经济效益。     

邯郸埃斯尔雾化粉末有限公司

<正>邯郸埃斯尔雾化粉末有限公司创建于1995年,占地面积10600平方米,总投资1200多万元,年生产能力1500多吨。本公司是由英国提供的世界一流的超高压水雾化、(氮气保护)生产设备和技术。现有两套水雾化、(氮气保护)生产流水线。主要产品有:1、压制-烧结制品用不锈钢系列,工具钢系列,铜合金粉末。(通用型-100目和-80目粉末。)2、粉末冶金注射成形制品,注射成形用微细(2-30微米)不锈钢粉末及其它合金粉末。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

钻井钢丝绳检测方法与装置的研究

钻井钢丝绳对于钻井平台安全可靠性有直接影响。采用磁性检测方法对钻井钢丝绳进行检测,并对钻井钢丝绳的励磁方式、聚磁方法及传感器与钢丝绳的配合间隙问题进行分析。在此基础上,研制了钻井钢丝绳检测仪器,能够实现对钻井钢丝绳断丝、磨损等缺陷的定性、定量检测,并能够对缺陷进行定位,为钻井钢丝绳的寿命评估提供了依据,对提高钻井平台的安全性具有重要意义。