一种基于改进型自适应滑动窗算法的主元分析

针对工业过程时变的特点,基于自适应滑动窗的主元分析算法由于能依据采集数据时时更新模型,因此能有效提高建模精度和诊断准确度。但是该算法的实现基于两个假设:(1)假定用于更新模型的数据是正常稳定过程中采集而得。(2)假定采集数据时序无关。由于算法没有辨识功能,极容易用携带故障信息的数据来更新系统模型,后果可想而知。据此本文提出计算相对变化量用于区分数据正常与否。实践证明大部分工业过程存在时序相关性,而滑动窗算法属于常规静态建模,因此应该考虑动态主元分析。综上,本文提出动态主元分析的关键参数——时滞参数z来计算和改进自适应滑动窗算法。最后经过仿真测试验证了辨识算法的有效性。     

盾构智能化姿态控制器的设计

在理论推导千斤顶推力的基础上,寻求工程历史数据的规律,得出地质条件与盾构推进千斤顶压力的关系.在控制器实时控制中,根据探地雷达探测得到的盾构前方的地质条件,控制器预设盾构各区千斤顶的压力值.引入模糊控制理论,根据自动测量系统测得的实时偏差量,通过模糊控制器得出千斤顶纠偏控制量.最后,综合推估推力和纠偏推力,最终实现盾构推进姿态的自动控制.     

塔式起重机臂架周期性拓扑优化设计

为实现塔式起重机臂架桁架结构腹杆的布局优化,提出了基于连续体拓扑优化的桁架结构优化设计方法.首先去除起重臂腹杆,用腹板代替,同时为克服臂架细长难以进行拓扑优化的特点,将起重臂划分为若干个优化周期,建立臂架的周期性板梁优化模型;然后使用周期性SKO(soft kill option)方法对腹板进行连续体拓扑优化,优化中使用温度过滤函数消除棋盘格式现象,得到优化的腹板拓扑构型;最后使用有限单元8-邻域网格模型骨架提取算法得到腹板拓扑的中心骨架进而得到优化的腹杆布局.选取QTZ63塔式起重机最大幅度、最大起重量和最大应力3种典型工况作为优化工况,并考虑起升动载荷、风载荷及惯性载荷进行优化设计.基于3种典型工况,从强度、刚度、稳定性方面对原臂架和优化臂架进行了对比分析,验证了优化方法的有效性.     

一种动态博弈的多agent合作机制模型

利用博弈学习思想,以多agent系统为平台,提出一种基于动态无限博弈的多agent合作机制模型,以多阶段邀请、考核模式形成无限次重复博弈结构体.提出信任基准测度评价控制agent博弈选取的盲目性,使其理性计划各阶段决策.通过博弈结果反馈信息,动态调整agent博弈主体的收益函数,控制各agent间的协同合作优先级,实现闭环调控.将多agent组合构成智能结构体的基本单元,利用九宫格实验对该基本单元进行试验测试,验证多工况下,基于多种信任基准条件agent单元体间的协同合作机制.实验表明,信任基准可有效调整agent间的信任等级,促进系统中agent合作频率的提高.     

焊接结构系统的疲劳可靠性分析

针对工程中常见的焊接结构,建立了一套完整的系统疲劳可靠性评价方法,包括主要失效模式识别,综合失效概率计算.提出了实现结构失效状态转移的间隙元法,在失效的节点间建立间隙元,用接触有限元模拟焊缝开裂面的受力状态,判断起裂源数量和开裂方向.考虑结构的疲劳损伤累积,运用全局疲劳寿命分枝约界法进行结构失效路径搜寻,用点估计法和区间估计法计算结构系统的失效概率.对100 t-22 m龙门起重机主梁焊接结构进行了分析,找出8条主要失效裂纹,并计算了系统的失效概率.     

盾构智能辅助施工系统中推力研究

根据盾构推进时所受阻力和地质情况,建立盾构力学模型,推导出千斤顶各区推力和总推力的理论计算公式,并将理论计算值与实际测量值进行比较,验证了理论公式的正确性;利用盾构前向探测系统判别地质类型,获取相关参数进行推力计算;根据现场施工数据,寻找盾构处于不同运行模式时各区压力的比值规律;综合以上因素设计盾构智能辅助施工系统,为司机确定推力数值和各区压力分配提供参考,使盾构沿预设的隧道理论轴线推进,有利于提高施工质量.     

地铁隧道形变监测系统数据通信研究

 运营地铁隧道的形变包括隧道纵轴线沿横断面的位移及隧道横断面形状的变化,当隧道形变过大时将影响地铁安全运营。本研究提供一种基于图像传感器和隧道检测装置的隧道形变检测系统。由于隧道形变监测采集的数据量很大,传输过程难免出错。通过制定通信协议和编写相应的软件程序,实现上位机与下位机的数据通信,可实现系统数据的收发、计算和存储功能,程序简洁,数据接收基本可靠,且能长期稳定运行,为上位数据处理和信息发布提供可靠的基础数据,进而为准确预测地铁隧道的运营情况提供参考。     

基于状态图和数据库技术的仓库管理软件算法

介绍了自动化立体仓库中各种出入库方式的分类和分层结构模式，着重给出一种基于状态图和数据库表的出入库管理软件及其算法，其中包含了所有各种出入库操作方式，并给出了立体仓库货位货箱的一种数据库有用表示方法。经实际使用证明，所提出的软件算法是灵活有效的。     

基于改进堆叠式循环神经网络的轴承故障诊断

提出基于改进堆叠式循环神经网络的轴承故障诊断模型.利用深层网络极强的非线性拟合能力以及循环神经网络特有的沿时间通道传播的特点,通过门控循环单元解决堆叠式循环神经网络梯度消失的问题,实现对轴承健康状况的分类识别.利用美国凯斯西储大学轴承数据集进行了轴承故障诊断试验,同时将支持向量机、粒子群优化的支持向量机、人工神经网络、卷积神经网络AlexNet以及循环神经网络作为对比以检验所提模型的分类性能.结果表明,提出的模型能够对轴承故障进行有效诊断,并且具有一定的可靠性与泛化能力.     

两类斗轮堆取料机挖掘切割边长计算方法

通过对门架式斗轮堆取料机和悬臂式斗轮堆取料机斗轮运动规律的分析 ,推导出两类斗轮堆取料机斗轮挖掘切割边长的计算方法和公式 ,得出两类斗轮切割边长具有明显差别的结论 ,从而为两类斗轮挖掘阻力的计算提供了理论依据 ,修正了两类斗轮挖掘阻力均按照门架式斗轮堆取料机斗轮运动规律进行计算的方法 .所得出的结论对确定两类斗轮机斗轮铲斗深宽比例及斗轮机大车前进距离与斗轮运动速度之间比例关系具有实际指导意义