基于改进型相关算法的变频异步电机定子故障诊断

变频器供电下,异步电机定子电流谐波成分剧增,使定子匝间短路故障的诊断不同于电网直接供电。电网电压不平衡以及电机的先天不平衡也会影响诊断结果。针对以上问题,根据变频器调制频率构建参考信号,提出用改进型相关算法提取定子电流中调制频率基波成分,避开电网不平衡因素以及变频器高次谐波的影响,利用逆调制频率同步速变换将调制频率的基波正序分量转化为二倍频交流分量,将负序分量转换成直流量,通过对整周期采样长度取均值的方法将直流分量单独分离出来。并考虑电机先天不平衡因素定义了故障灵敏度因子。实验结果表明该因子能正确反映定子故障程度,消除了变频器的谐波成分和噪声对计算结果的影响,对供电电源不对称具备鲁棒性,方法有效可行。     

多品种库存系统StokPN建模与仿真分析

基于经典Petri网进行了集合标识及其属性扩展;结构元素、算法及函数语义扩展;结构与执行规则扩展;从而定义了集合标识Petri网（StokPN）.以一个约600种产品的单节点库存系统案例进行了StokPN在多品种库存系统中的应用研究.采用AutoMod离散仿真软件实现StokPN的动态分析.通过对采用实际所有品种、采用品种分类简化和采用分类简化的历史数据随机分布拟合三种对比方案,验证了StokPN对多品种库存系统的建模描述能力及其正确性、可信性,证明了实际应用价值.     

化合物[Cu(Pic)2]·2H2O的磁性和热分解动力学研究

报道了配合物[Cu(Pic)2].2H2O的制备过程,并详细研究了配合物的磁性和热分解动力学行为.磁性研究表明,化合物具有良好的铁磁性,化合物的热分解过程显示主反应是一级反应,分解动力学可表示为:dα/dt=A(1-α)n.αa.exp(-E/RT).     

基于蚁群算法和改进 SSO 的混合网络入侵检测方法

针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法.对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简化群优化(simplified swarm optimization,SSO)分类器性能,提出在SSO中加入一种加权局部搜索策略,即改进的简化群优化(improved simplified optimization optimization,ISSO),这种新局部搜索策略的目的是从由SSO产生当前解的邻域内找到更好的解,从而获得入侵报告.在KDDCup 99数据集上进行了混合检测方法的相关实验.实验结果表明,在粒子数为30,最大代为30时,ISSO就已经达到最好的分类结果93.5％,相比于其他智能算法具有更少的粒子数和更小的最大代.此外,还模拟了3种类型的网络攻击DOS,PROB和U2R,结果表明,大多数情况下该方法的准确率都高于其他检测方法.     

基于AGSO-LSSVM的热点话题预测模型

针对网络热点话题的时变性、混沌性,为了进一步提高网络热点话题的预测精度,提出一种人工萤火虫算 法(artificial glowworm swarm optimization,AGSO)优匕最小、二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSS-VM)的网络热点话题预测模型（AGSO-LSSVM)。模型收集网络热点话题数据,采用互信息法和CAO法选择最优延迟时间和嵌入维数,采用优延迟时间和嵌入维数重构网络热点话题数据学习样,并输入到最小二乘支持向量机 中训练,进而采用人工萤火虫算法优化最小二乘支持向量机参数建立网络热点话题预测模型,采用仿真实验测试其性能。实验结果表明,相对于其他网络热点话题预测模型,该模型可以对网络热点话题的变化特点进行拟合,进一步提高网络热点话题的预测准确性。     

燃煤电厂PM10颗粒痕量元素富集与粒径关系统计研究

煤燃烧带来的痕量元素排放是一个长期的环境问题。以PM10为主的细颗粒飞灰对痕量元素有较强的富集作用,且可以随着空气进入呼吸道,对人体危害很大。为了更好地理解痕量元素在细飞灰上的富集规律,该文通过对现有文献的广泛收集和整理,并通过统计分析研究了PM10飞灰颗粒粒径对Hg、Pb、As、Se、Cr、Cd、Cu、Co、Ni、Be 10种痕量元素富集的影响,得到了飞灰颗粒粒径与痕量元素富集关系的经验公式,利用这些经验公式可以对燃煤电厂与PM10相关的痕量元素排放情况进行初步判断。分析发现:PM10飞灰对痕量元素的富集作用强弱程度与痕量元素的挥发性呈正相关,其中Hg、Pb、As、Se、Cd、Cr 6种挥发性元素随着PM10飞灰粒径的减小富集程度增加,且PM2.5范围内的飞灰颗粒对痕量元素富集作用受颗粒粒径的影响最为显著;Cu、Co、Ni、Be 4种非挥发性元素在PM10范围内的飞灰颗粒上体现出较弱的富集作用,且受颗粒粒径影响不明显。     

时空对比度引导的视频显著目标提取模型

针对经典视频显著目标提取模型没有充分利用时域显著性线索,易受背景噪声干扰,提取的显著目标不完整等问题,提出了一种在时空对比度指导下的视频显著目标提取模型.首先,自适应融合RGB颜色空间对比度和运动对比度,确定显著目标的先验信息;然后,利用当前帧的前景提取项和邻近帧位置约束项组成能量函数,指导时空显著性线索融合;最后,通...     

基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法

针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题，提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中，提升模型特征的提取能力；同时摒弃DCGAN损失函数JS散度，使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离，提高模型训练的稳定性。实验结果表明，使用给定模型生成的轮胎缺陷图像质量优于使用DCGAN，WGAN，CGAN与SAGAN所生成图像，其平均FID值可以达到116.28，最小FID值可以达到84.94。所提出的模型可以稳定生成质量更好的轮胎缺陷图像，为轮胎缺陷样本数据集的扩充提供了一种有效途径，有助于有效解决深度学习在缺陷检测领域发展所面临的小样本问题。