采用Aspen Plus软件对一氧化碳变换单元的模拟研究

煤制甲醇一氧化碳变换单元原设计根据温度梯度,回收热量副产4.1MPa、1.1MPa和0.46MPa蒸汽,借助Aspen Plus工程软件对已运行装置一氧化碳变换单元进行模拟校核。通过比较设计数据,变换系统的各流股数据与工艺包数据较为接近。可作为变换单元实际操作技术改造方案的比选和模拟计算的基础,对变换单元优化操作有一定的指导意义。     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

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。     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

步行式加工机器人解耦并联机械腿构型综合

结合螺旋理论、机器人的实际功能应用以及机械腿的运动变换矩阵,综合出了转动完全解耦、移动部分解耦的PUPR-PUPR-PRPAS机械腿构型。首先,分析了步行式加工机器人的功能应用,分析出机械腿在功能应用中需要的自由度;再根据自由度数确定了机械腿所需的支链数目及自由度在支链上分布;然后分析机械腿运动螺旋及约束螺旋,结合机械腿运动解耦的目的,得出使动螺旋来确定驱动螺旋,同时结合功能应用需求对机械腿支链进行了构型综合。根据支链间搭配原则及机械腿功能应用条件等,在综合出的支链中选取并确定机械腿初步构型。最后,先对机械腿单自由度关节副之间进行复合简化,分析简化后的运动变换矩阵,将第三条支链进行进一步改进,确定最终机械腿构型。