静液压驱动在农业机械行走装置上的应用与发展趋势

介绍了静液压驱动的优点,简述了静液压驱动在农业机械行走装置上的应用现状,分析了静液压驱动在行走装置上的发展趋势。     

点目标检测中旋转均值滤波的改进算法研究

通过分析不同的高通滤波算法特点,充分考虑包含点目标图像的空间结构信息,对旋转均值滤波算法进行改进,提出了一种新的滤波方案。仿真结果表明所提出的新的算法可行,并较其他两种方法效果要好。     

B2-型modified Ringel-Hall代数的Gr?bner-Shirshov基

给出了modified Ringel-Hall代数中不可分解复形同构类之间的所有拟交换关系,证明了这些拟交换关系之集是B₂-型modified Ringel-Hall代数的一个极小Gr9bner-Shirshov基。作为一个应用,得到了B₂-型modified Ringel-Hall代数的一组PBW基。     

空间图像小波压缩的硬件平台设计

卫星事业的发展,使得获取卫星在太空运行的图像资料成为可能。但是,由于图像数据的海量性、星上能源的有限性、过境时间的局限性,图像数据的下传,成为人们获取空间图像的瓶颈。小波图像编码方式拥有传统编码方式的优点,能够很好地去除图像数据中的统计冗余;同时,小波变换的多分辨率特性很好地符合了人眼的视觉特性,小波图像编码成为图像压缩的趋势。提出了一个基于FPGA为核心的小波压缩硬件平台,在系统构成、器件选用等方面,充分考虑到空间环境的复杂性,可以很好地完成空间图像的小波压缩编码。     

小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用

输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取,为了提高泄漏检测系统的灵敏度,降低系统的误报警率,利用小波半软(semisoft)阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理,并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较,结果表明,半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声。     

基于一维CNN参数优化的压缩振动信号故障诊断

针对一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)参数多的特点,提出一种正交试验和粒子群优化算法相结合的参数优化方法,并将其应用于压缩振动信号故障诊断。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,为大量振动信号的采集与传输提供一种有效途径。首先利用CNN“端-端”特性,建立了基于压缩信号的CNN故障诊断模型。利用正交试验进行参数范围的粗略评价,选择出最优方案。对最优方案中每个参数,利用多目标粒子群优化算法进行细化,得出精确的参数最优取值。选择齿轮箱实测信号和西储大学轴承信号作为研究对象。实验结果表明,经过优化后非劣粒子的输出特征分类明显, CNN诊断率有明显提高,也证明了对压缩信号直接进行故障诊断的可行性。     

基于行驶仿真实验的传动轴随机疲劳设计

基于虚拟样机技术对传动系统和行驶系统进行了动态建模,并通过行驶仿真试验获取了最终驱动传动轴在各任务剖面的动态裁荷谱.分析了裁荷的分布规律、采用权系数法确定了多工况的二维联合概率分布函数,建立了传动轴在全寿命里程的疲劳设计谱.基于材料的P-S-N曲线采用二维概率Miner准则计算零件的疲劳寿命.对传动轴的截面尺寸d/D和花键圆角进行设计,最终设计出的传动轴在满足使用寿命的情况下,重量较原来的减少了35%左右.     

页岩气钻井卡钻故障预警方法研究与应用

川南工区是我国页岩气资源最为丰富、最具开发潜力的地区之一.该工区地层压力系数高、地质条件复杂，导致钻井复杂、故障频发，其中卡钻故障最为突出，占复杂、故障总时效的47.48%，严重制约了页岩气安全高效开发.现有卡钻故障识别技术监控信息综合利用能力差、风险预警不够及时、主观性太强等问题较为突出.针对现场亟须解决的这一问题，提出一种基于人工智能算法的页岩气水平段井下卡钻故障实时预警方法，利用录井实时数据根据构建的预警模型实现了卡钻故障的智能化、实时化定量判断.技术的攻关和应用对于提高川南工区深层页岩气钻井单井盈利水平、降低复杂和故障损失、提高工区内队伍的施工能力具有重要意义.