基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。     

基于特征生成的轴承不均衡数据故障诊断

针对实际生产中难以获得足量的故障样本数据导致训练中样本不均衡、样本不足等问题,提出了一种基于特征聚类的过采样算法,并将其与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。该模型将频域信号作为模型的输入,通过卷积神经网络进行特征提取,再通过过采样技术生成新的特征数据实现数据的均衡化,将新生成的特征数据和原有特征一同输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中完成样本的分类,实现滚动轴承的故障诊断。通过对比实验,结果表明该方法可以有效解决数据不均衡的问题。     

一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

带有梯度超线性项抛物方程黏性解的比较原理

研究梯度具有超线性增长的完全非线性抛物方程问题,证明了具有超线性增长的半连续黏性上下解的比较原理的存在,并且把此结果延伸到单调抛物系统中。     

山东省经济发展与能源消费关系研究——基于灰色关联理论

在对山东省经济增长与能源消费之间关系进行定性分析的基础上,构建了可定量评价的灰色关联体系,计算结果证实:山东省经济发展过度依赖煤炭资源,但煤炭总体利用率不高,目前电力、石油和天然气的使用量正在逐步增加。为解决经济增长与能源消费之间的不协调问题提出了加快产业结构调整、完善能源消费结构、实施天然气产业发展、学习国外先进技术和管理经验等措施。     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

丰满新建重力坝基础 F67断层处理技术方案拟定研究

丰满水电站大坝全面治理工程中，新建重力坝坝址区右岸存在威胁坝体稳定和运行安全的F67断层，调查分析了部分已建工程处理基础断层所采用的技术措施，结合丰满新建大坝的工程及地质特点，对F67拟定了3种处理技术方案，经过计算分析和比较，最终确定采用断层部位开挖置换混凝土的方案处理F67断层。     

基于递推规范变量分析的时变过程故障检测

由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障.