稀土溶剂萃取分离过程的故障监测与诊断专家系统REMD

应用专家系统开发工具,以Ｐ５０７－ＨＣＩ－煤油体系分离镨钕为例,首次开发了稀土溶剂萃取分离过程的故障监测与诊断专家系统ＲＥＭＤ。该系统可对分离过程进行日常监测及故障诊断,并能迅速指出故障原因及修复调整的办法,以指导生产实践,确保产品的质量和产量。在实践中经过了考证。     

基于CNN的水表故障检测算法研究

合格水表运行一段时间后可能出现硬件故障,造成水费计量异常。为避免此问题,传统上采用机器学习方法（例如支持向量机）分析水表日常读数以判断水表是否出现故障,但该方法常因人工选择特征不当而导致检测性能不能满足实用要求。为解决该问题,本文利用卷积神经网络（CNN）卓越的特征提取能力,根据水表日常读数自动提取水表故障特征,在此基础上提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行了参数优化。对比实验结果表明,本文所提方法相比于支持向量机和集成学习方法,具备更高的检测性能,且检测精度满足实用需求。     

单片机在采煤机控制系统中的应用

本文论述了用单片机控制采煤机牵引部,使其保持恒功率,并对电机电流,补油压力,水压,油温等进行检测和显示的一种实用方法,建立了控制系统的数学模型。通过仿真和寻优,得到系统的控制参数。给出了控制程序框图,最后以实验说明这种方法是可行的。     

An Approach to the Fault Diagnosis and Testability in Analog Circuits at Module Level

ＡｎＡｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄＴｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｎＡｎａｌｏｇＣｉｒｃｕｉｔｓａｔＭｏｄｕｌｅＬｅｖｅｌＹａｎｇＪｉａｗｅｉ（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂ...     

机械密封的相态判断及相态稳定性分析

本文对机械密封的几种不同相态的模型及其工作稳定性进行了讨论和分析,提出机械密封相态稳定性的判据和稳定区界限。最后给出相态稳定性的主要影响因素和控制相态稳定性的指标。利用p-T图可以判断机械密封的相态,进一步了解密封工作的稳定性并帮助作故障分析,以便采用相应的措施来保证机械密封工作稳定、安全可靠。这些相态稳定性界限、汽化温差、判断相态的方法和故障分析方法可供实际参考使用。     

渤海湾盆地的复式油气聚集带——以辽河西部、廊固和东濮三个凹陷为例

渤海湾盆地早第三纪区域构造运动以块断差异运动为特征。在拉张应力场作用下,基础岩体持续经受拉裂、滑落和翘倾活动,形成箕状断陷。基础断块的构造格局是半地垒和半地堑相间。与基础断块构造格局相适应,早第三纪凹陷盆地也具隆凹相间的格局。不对称的箕状凹陷就是独立的盆地构造单元、沉积单元和生油单元。渤海湾盆地的复式油气聚集带指不同构造层、多个含油层系、多种类型油气藏在时间上的叠加和在空间上的复合。本文对此概括为四个方面进行论述:(1)基础层和盖层;(2)基础断裂和盖层断裂;(3)基础构造和盖层构造;(4)断裂构造岩相带。     

张巨河复杂断块区构造变形物理模拟

根据三维地震剖面精细解释所得到的构造模型和相似理论，并结合实验工艺的要求，设计了张巨河复杂断块区两个系列的实验模型：（１）有刚性块基底的不均匀伸展模型；（２）不均匀伸展和上拱作用叠加的实验模型．实验结果表明，前者无例外地出现“多米诺”式的反向断层，呈现垒、堑交替分布的特征，与该区所具有的阶梯式下掉的系列断块的特征不符；后者成功地模拟了张巨河地区的构造特征，剖面的主要特点包括张东垒块、阶梯式断块、断层产状、沉积厚度变化等都获得再现．该实验结果为复杂断块区断层的组合特点和形成机理提供了证据     

东辛油气田构造特征与油气富集规律研究

东辛油气田为我国最大的复杂断块油气田，该区总体上由东营穹窿背斜、辛镇长轴背斜及过渡带三部分组成，受南北两翼近东西向延伸的二级断层的控制，呈现为东西向堑式背斜带。该区的断裂发育，断块多，断块大小、形状各异。构造的形成与下伏始新统孔店组上部和沙河街组下部的盐、膏岩和欠压实泥岩组成的塑性层上拱有直接关系。多期断裂活动导致油气在纵向上运移活跃，油气分布层位多，含油气井段长，油气藏沿断层呈叠瓦式展布，且由深到浅依次出现油藏、油气藏、气藏的完整序列。不同断块区油气富集程度差异大，构造翼部断块区较核部油气富集     

发动机诊断的知识库组织与管理

本文研究了发动机诊断领域的知识库组织与管理问题.讨论了发动机领域级多种不同深度知识源的表示与获取问题;提出了知识库组织的分层分块管理策略.     

一种新的WSN故障数据挖掘算法

为了有效提高无线传感器网络故障数据的判别能力,在以往的研究基础上,本文结合菌群优化算法提出了一种新的挖掘方法FDMBFO(Fault Data Mining algorithm based on Bacteria Foraging Optimization).该算法首先通过小波变换和关联系数给出了故障数据分布区间的划分方法,建立了目标挖掘函数,同时利用菌群优化算法实现对目标函数的求解.最后,通过实际样本数据进行仿真实验,深入分析了影响FDMBFO算法的关键因素,并对比研究了FDMBFO算法与其它算法之间的性能状况,结果发现FDMBFO算法具有较好的适应性.