基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

蒲石河流域下游河道最小生态需水量研究

以蒲石河下游河道为研究区域,以蒲石河抽水蓄能电站为例,采用Tennant法、90%保证率最枯月平均流量计算法和10a最枯月平均流量法,计算了蒲石河水电站下游河道的生态需水量.通过分析三种方法的计算结果,结合北方河流年内水量变化较大的特点,确定蒲石河抽水蓄能电站建成后的最小生态需水量为1.74m3/s.研究结果不仅可以为蒲石河抽水蓄能电站水资源合理调度和管理提供科学依据,也可以为流域生态的保护与恢复提供理论支持.     

一种基于像素域与变换域联合估计的JND改进模型

建立一种基于联合估计的像素域JND(just noticeable distortion)改进模型.对纹理区域采用DCT方法的JND模型能够方便地引入CSF函数,使得纹理区域的对比度掩蔽估计更精确;对于平坦区域、高亮度或者较暗区域则使用基于像素域直接计算的JND模型,充分利用了亮度自适应因素.仿真结果表明,与目前其他几种像素域JND模型相比,在相同的主观质量下,本文方法可以进一步减少图像的视觉冗余.     

旅游景区土地利用变化分析——以黄果树风景名胜区为例

根据信息熵理论和生态足迹理论,对2009-2012年黄果树风景名胜区的土地利用与土地生态承载力的变化情况进行分析.结果表明,四年间黄果树风景名胜区的耕地和建设用地面积的相对增加,牧草地和林地的面积相对减少,信息熵值呈波浪型的变化过程.说明研究区土地利用对生态环境的压力在不断增加,需加强生态保护,实现土地利用与生态环境建设协调发展.     

基于ACO-LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算

针对生产实际中无法对燃煤组分进行在线检测分析的问题,建立了基于最小二乘支持向量机的燃煤的碳含量预测模型. 以工业锅炉燃煤的相关工业分析数据作为模型的输入,并采用蚁群算法对最小二乘支持向量机相关参数进行寻优以提高模型的建模精度. 应用该模型对福建地区工业锅炉燃煤的碳元素含量进行预测,预测结果的最大误差为1.18%,平均误差为0.64%. 和传统多元逐步回归预测方法相比,该预测模型具有较高的预测精度,为工业锅炉二氧化碳排放量的科学计算奠定了基础.     

基于最小连通支配集移动的WSANs连接恢复算法

在无线传感器与执行器网络(wireless sensor-actor networks,简称WSANs)关键任务应用中,单个或多个节点的失效可能造成内执行器节点产生网络分隔,自动检测和快速恢复来保持内执行器网络的连接性显得非常重要.论文提出了一种基于最小连通支配集移动的连接性恢复算法(minmal CDS motion-based connectivity recovery,简称MCDSR),该算法主动探测影响网络连通的割点,并为其指定最小的连通支配集.一旦检测到节点失效,备份的支配集初始化恢复进程直到网络连接恢复.并通过实验与现有的恢复算法进行比较,发现MCDSR算法在移动的节点数目、总的移动距离、覆盖度减少等方面有更好性能.     

基于激光扫描共焦显微技术的刀具刃口精密测量

为表征刀具刃口结构,提出了一种刃口精密测量和数据处理方法.采用激光扫描共焦显微镜对刀具刃口进行精密测量,通过数据后处理拟合刃口圆弧半径.研究结果表明:测量采用的角度块倾角会对刃口测量范围及刃口不对称度判定产生影响,应根据刀具结构参数合理选择,对于TPMT16T304刀具选择倾角为50.5°的角度块时测量效果较好;数据平滑可以有效去除测量噪声,提高数据处理效率和测量精度;刀具刃口最小二乘拟合结果与扫描电镜法测量值及标称值较吻合,标准不确定度优于0.084μm.以上结果说明,基于激光扫描共焦显微技术的刀具刃口测量方法简便、测量精度高且不破坏刀具.     

四轴车辆全轮转向的最小转向半径模式研究

通过调整双前桥转向传动机构以适应四轴车辆的全轮转向,研究得出转向中心线由3、4桥中心移至2、3桥中间且靠近3桥对车辆转向特性的影响可以忽略. 在双前桥转向的基础上,以降低轮胎磨损、减小转弯半径为目标设计了四轴车辆最小转弯半径模式的控制算法. 另外,为减小后两桥车轮向外滚出让驾驶员有摆尾感觉,在控制输出时加入了定延时. 仿真结果表明所设计的控制器提高了四轴车辆的机动性,并且有效地改善了摆尾现象.      

AR(p)扰动下最小均方误差受控过程的联合监控

针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.