微细粉尘治理技术的研究进展

为加强环境治理,有必要对微细粉尘治理技术进行梳理,为进一步研究提供技术线索和研究基础。综合国内外微细粉尘治理技术最新文献,回溯了常规除尘技术,整理了微细粉尘凝并去除理论及技术的研究成果,着重分析了电凝并技术、声凝并技术、蒸汽相变技术的技术特点,同时也对其他凝并技术如热凝并技术、化学凝并技术、磁凝并技术、湍流凝并技术、光凝并技术等进行了归纳分析。在全面分析这些技术的基础上,指出了微细粉尘治理技术的发展趋势,以期给微细粉尘研究人员提供参考。     

技术运行风险与社会控制机制问题初探

本文从技术哲学视角出发,提出了技术系统寿命概念,揭示了技术风险的认识论特征,剖析了技术风险存在的根据、技术灾害的类型以及技术风险与恐怖主义之间的关系,最后还提出了控制技术风险的对策措施。笔者认为,技术风险潜伏于技术系统运行过程之中,始终处于发展演变之中,是可以有效预防的。     

我国焊接自动化技术现状及发展趋势

随着电子技术、计算机微电子信息和自动化技术的发展,进一步推动了焊接自动化技术的发展,特别是数控技术、柔性制造技术和信息处理技术等技术的引入,促使焊接自动化技术发生了质的变化。本文主要介绍了我国焊接自动化技术的现状及发展趋势。     

端口与漏洞扫描技术研究

介绍了网络安全扫描技术的概念及其分类,对其中两种主要技术的原理进行了详细阐述,即端口扫描技术和漏洞扫描技术.指出了各类端口扫描技术及漏洞扫描技术的实现原理与发展方向.     

对技术异化的新解读

技术负效应不断显现,技术异化成为技术哲学研究的重要问题之一。文章从技术自然属性和社会属性入手,探讨了技术异化的根源,评述了国内外对技术异化价值观的研究,运用辨证的方法对技术异化进行了新的解读,提出技术异化激发人类改造世界的潜力;技术异化为人类改进技术提供了切入点等新观点,从而促进我们对技术异化更全面深入的认识。     

移动通信技术的发展现状分析

当前,移动通信的技术特点体现为传输宽带化、业务多样化、体制并存化和网络泛在化。分析了宽带无线移动技术的现状及其发展,讨论了3G技术的后续演进LTE及AIE的主要特点和宽带无线移动接入技术WLAN、WiMAX及McWiLL的发展趋势;比较了宽带无线移动技术与接入技术,指出二者之间的互补关系;最后,讨论了商业运营的技术演进路线,给出了多种无线移动技术的比较和演进关系,分析讨论了网络融合、技术融合以及接入综合技术,指出移动通信技术、无线接入技术与固定的宽带接入在技术上的融合是通信技术发展的必然。     

MIMO-OFDM技术在4G移动通信系统中的应用

介绍了第四代移动通信中(4G)的概念,给出了OFDM技术、MIMO技术的原理和优势,讨论了MIMO-OFDM技术在4G系统中应用的必要性,分析了MIMO-OFDM系统中空时信号处理技术,信道估计,分集技术,自适应技术等关键技术。     

智能变电站技术特点分析与应用

智能变电站技术是一种创新的电能输变技术,它将网络通信技术和数字化技术融合在一起,搭建了一种新型的管理平台。本文从这一技术出发,首先介绍了智能变电站的结构和技术特点,然后详细阐述了智能变电站技术的应用,以及关于应用的思考。     

基于路由器的网络技术

介绍了路由器的基本概念和分类,在此基础上,重点对Ipv6技术、提高路由器吞吐量的技术、可编程ASIC技术、VPN技术、QoS技术、MPLS技术、多播技术、网管技术等八种与路由器相关的新技术进行了介绍与分析,对这些技术的发展作了概括和总结。     

浅析数字电视及三网合一技术

随着数字技术广泛应用于高清电视技术中,IP技术为高清电视技术提供了良好的互联网服务,从而实现了高清电视技术的＂三网合一＂。本文对数字电视的现状进行了概括,对数字电视三网合一技术进行了分析,阐述了对三网合一技术的建议和对策。     

模拟电路故障定位的理论和方法

本文研究模拟电路故障诊断中的定位理论和方法，电网络分扯的理论和方法，伴随网络的理论和方法，分别被应用于故障定位中，文中还给出了另一种故障定位方法，这一方法是作者所提出的故障诊断定理的直接应用，在此基础上得出了两个诊断模拟电路故障的判据。     

Combination Method of Principal Component Analysis and Support Vector Machine for On-line Process Monitoring and Fault Diagnosis

IntroductionOn-line process monitoring and fault diagnosis are keyfactor to ensure product quality and operation safety .Inlastdecade research, the approach of fault detection anddiagnosis could be classified into three categories[1 ,2]:methods based on causal models , methods based onknowledge and methods based on multivariate statistics .Forthe model method ,it is difficult toidentify model parametersand esti mate model states , especially for complex chemicalprocess ; whereas for knowledge …     

基于神经网络及模糊理论建立回热系统故障诊断层次模型

针对热力系统故障发生的模糊性,提出将模糊辨识理论和人工神经网络相结合,建立回热系统故障诊断层次模型．该模型根据回热系统以加热器为中心的特点,分层诊断,缩小了知识库,减少了计算量,并利用了神经网络“边学习、边辨识”的优点,使故障诊断迅速、准确．经仿真实验,证明了模型辨识效果良好．     

基于主元回归模型的挖掘机液压系统故障诊断

为提高挖掘机液压系统的可靠性,提出了基于主元回归(Principal Component Regression,PCR)模型和模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类的挖掘机液压系统故障诊断方法.故障诊断方法将故障诊断分成故障特征提取和故障分类两个部分.在故障特征提取中,首先确定PCR模型的输入/输出结构,通过主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)的累积贡献率得到故障样本的主元数目,建立相应的PCR模型并提取回归系数作为故障特征;在故障分类中,将FCM聚类作为故障分类器,对回归系数进行分类,判断系统的故障状态.仿真试验表明,提出的故障诊断方法能有效地应用于挖掘机液压系统.     

一种混合型训练方法在感应电动机故障诊断中的研究

针对感应电动机故障征兆与故障模式之间的复杂性和实际系统中的非线性给故障诊断带来的困难,采用一种把放大网络梯度函数(MGF)和附加动量项的自适应学习速率(ABPM)算法相结合的混合型方法(MABPM)建立感应电动机的神经网络故障诊断模型.通过与附加动量项的标准BP算法、ABPM算法、Polak-Ribiere共轭梯度算法和RPROP算法相比较,表明了MABPM算法具有更好的泛化稳定性和全局收敛性,故障诊断的平均准确率高于其他算法,并具有良好的诊断效果.     

PCA 在过程故障检测与诊断中的应用

讨论了基于主无分析（PCA）的过程故障检测与诊断的原理,运用T^2统计、Q统计方法,结合贡献图对一典型过程进行了仿真分析,结果表明PCA方法可对简单传感器故障进行检测与诊断,并指出了该方法中的不足,提出了将PCA方法同基于过程动态模型的故障诊断方法相结合的研究思路。     

模拟电路多频故障诊断的一种新方法

本文提出了模拟电路多频故障诊断的一种新方法。该法以电路的改进节点方程为基础,具有建立故障诊断方程容易,所建立的方程具有较低的非线性度及规则的雅可比矩阵的特点。根据诸特点采用了阻尼高斯-牛顿法求解。最后用几个实例对该方法进行了验证。     

基于粗糙集理论多区域并行神经分类器在变电站故障诊断中的应用

针对变电站故障诊断中不确定信息多和实时性要求高的特点,以变电站的开关保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和神经网络理论的多区域并行神经分类器的变电站故障诊断方法.该方法首先将变电站故障划分为多个独立的故障单元,针对每个区域故障单元建立故障模式库,利用粗糙集的知识约简和不确定信息的处理能力,对故障模式库并行挖掘,实行属性优选,再运用神经网络对故障诊断知识进行模式识别.将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示该方法不仅能缩小问题求解规模,实时性高,而且具有较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法.     

基于RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断

为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误，在基于粗糙集理论(Rough Set Theory，简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上，充分利用神经网络(Neural Networks，简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力，构造了RST与NN相结合的故障诊断模型。首先利用RST从诊断样本中提取领域知识，然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构，进而增强诊断NN的智能性和容错性。通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较，证明了该模型的有效性和通用性。该模型即使在诊断信息不完整的情况下，也具有高的诊断容错性能，因此在电力系统实时故障诊断方面具有广阔的应用前景。     

Soft Fault Diagnosis for Analog Circuits Based on Slope Fault Feature and BP Neural Networks

Fault diagnosis is very important for development and maintenance of safe and reliable electronic circuits and systems. This paper describes an approach of soft fault diagnosis for analog circuits based on slope fault feature and back propagation neural networks (BPNN). The reported approach uses the voltage relation function between two nodes as fault features; and for linear analog circuits, the voltage relation function is a linear function, thus the slope is invariant as fault feature. Therefore, a unified fault feature for both hard fault (open or short fault) and soft fault (parametric fault) is extracted. Unlike other NN-based diagnosis methods which utilize node voltages or frequency response as fault features, the reported BPNN is trained by the extracted feature vectors, the slope features are calculated by just simulating once for each component, and the trained BPNN can achieve all the soft faults diagnosis of the component. Experiments show that our approach is promising.