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。     

一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

大型振动筛有限元模态分析

运用有限元软件ANSYS建立了大型振动筛整筛有限元模型,并对整筛动态特性进行分析,确定大型振动筛结构振动特性,对结构的刚度和质量分布进行调整,避免结构在外部作用激励下发生共振。     

脉搏波信号的特征提取方法研究

脉搏波信号是重要的人体生理信号,但在采集过程中会存在一定的干扰,在分析软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的阈值量化方法,能够克服软、硬阈值存在的缺陷,实验表明,改进的阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,明显优于软、硬阈值去噪方法。针对传统特征提取方法的缺陷,提出一种幅度阈值与滑动窗口相结合的主波波峰定位方法,经实验验证,所提出的方法准确率高、抗干扰强。     

基于力敏传感器的假肢手倾斜抓握滑动检测

为了防止假肢手因受干扰而导致抓握失稳,分析并建立倾斜抓握状态下的假肢手抓握力模型,提出一种基于力敏传感器和短时傅里叶变换的滑动检测方法,对不同干扰下的滑动检测进行了实验研究。结果表明:在不同抓握角度下,运用力敏传感器和短时傅里叶变换,能够实时有效地检测出被抓握物体滑动情况,从而可以进一步实施防滑控制。