基于小波包-LPCC的说话人识别特征参数

论文研究了小波包变换及LPCC参数的提取,在此基础上,提取了基于小波包变换和LPCC的新参数(DWT-LPCC),并基于GMM系统进行说话人识别实验.结果表明,相对于LPCC参数,DWT-LPCC参数大大提高了噪声环境下的说话人识别率.     

低挥发分煤飞灰热处理过程中方石英的形成

为了解低挥发分煤飞灰热处理时方石英的形成机理,使用X射线衍射(XRD)分析方法对一台燃烧低挥发分煤的W型火焰锅炉的现场煤粉、飞灰及飞灰热处理样品的物相组成进行了研究。锅炉空预器飞灰和炉膛飞灰均没有方石英存在,在飞灰950℃热处理时仍未有明显的方石英生成,经1050℃热处理飞灰中开始有方石英生成,并随加热时间的延长而增加。飞灰中可转化为方石英的非晶质SiO2是由煤中的高岭石等粘土矿物分解得到的,即煤中高岭石在煤粉锅炉内短暂加热的过程中只分解生成莫来石和非晶质SiO2,不生成方石英。     

一种基于小波的数字调制信号识别算法

小波包变换理论上可以实现信号频带的均匀划分,从而更好地提取信号的时频特征.作者首先介绍了卷积型小波包算法,然后分析了三种主要的数字调制信号的小波变换特征,提出了一种基于小波的数字调制信号识别算法,仿真结果表明该算法能够识别典型的数字调制信号,而且具有较好的抗噪声性能.     

固体热载体煤热解工艺的开发与进展

介绍了煤炭低温热解工艺的发展,对国内外几种典型的以固体热载体作为热源将煤热解的工艺进行了比较和评述。针对目前煤炭资源综合利用和环境保护的需要,认为将循环流化床燃烧和煤炭低温热解组合成技术集成系统,实现热、电、油、气多联产,在燃煤电厂具有良好的发展前景。     

基于最大匹配的移动众包任务分配研究

通过在piFogBedII中引入移动众包资源,解决了雾计算实验平台用户层设备多样性和移动性问题,但也带来移动众包任务分配的问题,而现有移动众包任务分配机制不适合该平台。基于双向拍卖机制,设计了基于最大匹配的任务(MTM)分配算法,考虑移动用户的偏好,以最大化任务匹配数为目标,并满足诚实性、个体理性和预算平衡性。实验表明,该算法在任务匹配数上有很大提高,同时,具有计算高效性。     

基于GM(1,1)模型的齿轮故障识别预测研究

针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态：正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振动传感器采集齿轮工作过程中处于不同磨损状态时的振动加速度信号样本,利用小波降噪、小波分解重构等方法重构特征信号,得到去噪后的信号图像,进而提取振动加速度信号特征数值,并基于GM(1,1)建立齿轮故障识别预测模型。研究表明,该模型预测数值与真实值误差均值在0.56%～0.67%,相对误差均方根值在0.33%～0.43%,其中齿根裂纹状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.33%;断齿故障状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.39%;齿面磨损故障时相对误差均值为0.56%,相对误差均方根为0.43%。表明模型预测精度较高,可用于齿轮故障预测研究,为齿轮故障诊断提供了一种新的研究方法及理论依据。     

基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测

针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M（Levernberg-Marquardt）BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内凼和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差〈10％。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。     

改进FIA光度法测定煤矿石中痕量锗的研究

利用自行研制的复合流动比色装置与单光束分光光度计相结合,建立了一种新的流动注射吸光光度检测技术.基于pH=10的Na3B4O7—NaOH缓冲溶液中,显色剂(HCPCF)能与样品中的Ge(Ⅴ)形成有色络合物(λmax=630 nm).一次注入样品,在样品光束同时产生两峰一谷三个拐点(A1A2A3)的光谱吸收曲线.依据光度吸收净值(ΔA=A1+A2+A3)与样品中Ge(Ⅴ)含量的关系进行定量分析.分析性能对比表明,显色体系稳定性、选择性和方法的灵敏度均优于普通FIA法.每个拐点的响应信号都可用于定量分析.信息量丰富,灵活多样,完全符合定量分析要求.而且分析灵敏度提高了2.3倍.进样频率为130次/h,用于煤矿石中微量锗测定,加标回收率均在100.7~101.9之间,相对标准偏差(RDS%,n=8)小于1.3%.回收率在99.7~101.4之间.     

基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法

提出一种基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法。将从转子上测得的互相垂直的两个方面上的原始时域信号用小波包分解后,采用逆Ｇｒａｙ编码对分解结果进行整序处理,得到按频率大小由低到高排列的频段序列,再根据对不同类型转子故障特征的先验知识,分别选取若干不同的频段进行重构,利用重构数据合成的轴心轨迹,删除了噪声的干扰,能更清晰地表现转子故障的特征。     

不同氧气浓度煤样耗氧特性实验研究

在不同氧气浓度下煤的耗氧速度不同,从而使煤的自燃性产生差异.通过在不同氧气浓度条件下对煤样进行程序升温氧化实验,测定分析煤样在不同温度时的耗氧速度,研究氧气浓度对煤氧化自燃性的影响关系,提出了低氧气浓度条件下,煤样在不同温度时的耗氧可分为扩散耗氧和化学动力耗氧两个阶段.并根据实验数据分析,得出煤的耗氧速度与氧气浓度的1.149次方成正比.图4,表2,参7.