采用IEWT-SAE算法的配电变压器故障诊断方法

为识别配电变压器运行过程中存在的潜伏性故障,提出一种基于改进经验小波变换(improve empirical wavelet transform,IEWT)及堆栈自编码器(stacked auto-encoder,SAE)算法的故障诊断新方法. 首先,利用顺序统计滤波包络法来改进经验小波变换完成对振动信号的分解,得到一组经验小波分量并计算其与原始信号之间的K-L散度值,以剔除干扰分量. 然后,选取K-L散度值低的经验小波分量作为SAE的输入数据进行特征的自适应提取,再用Softmax分类器完成故障诊断,并在堆栈自编码器训练过程中引入樽海鞘群算法实现参数寻优. 最后,在10kV油浸式变压器上搭建数据采集平台进行故障模拟及分类测试. 实验结果表明,所提方法的分类精度达99.5%,在识别准确率、诊断时间上均优于对比方法.     

基于改进CRITIC-G1法组合赋权云模型的高阶段充填体稳定性分析

针对高阶段充填体稳定性风险评估过程中存在模糊性与随机性的特点,引入云模型理论,建立了高阶段充填体稳定性评判模型。以安庆铜矿等国内4座深井矿山为研究对象,选取坍落度、侧向暴露面积、充填料浆坡度、充填接顶效果等16项影响因素作为风险评估指标,借助云理论计算隶属于不同风险等级的各指标云模型参数,同时基于改进CRITIC-G1法,综合考虑指标之间的相关性与专家的理性判断,将主客观权重进行优化组合,最终根据评估指标的云数字特征和组合权重确定4座矿山充填体稳定性等级。研究结果表明,安庆铜矿、李楼铁矿、冬瓜山铜矿、司家营铁矿风险等级分别为Ⅳ级、Ⅳ级、Ⅲ级、Ⅱ级,司家营铁矿充填体相对更稳定。与其他数学模型相比,该模型在保证结果准确的同时,利用云数字表征模糊性与随机性从而获得不同评估指标耦合作用下的充填体稳定性等级,实现了等级的可视化,具有一定的可靠性,为高阶段充填体稳定性风险评估提供了一种新方法。     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

模切机主切机构运动精度可靠度的求解

基于可靠性指标的几何原理及改进粒子群算法,提出了一种求解模切机主切机构运动精度可靠度的新方法.该方法避免了对主切机构运动误差均值及标准差的求解,同时避免了功能函数一阶或一阶以上的偏导数的计算.实例结果表明,该方法对主切机构运动精度可靠性分析是精确、实用和有效的.     

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

针对传统公交车服务质量评价方法的局限性,提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组,建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法,得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究,结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时,降低了主观评价的随意性,给出了特定公交线路服务质量改进方向.     

材料力学课程中内力求解的改进设正法及其教学实践

设正法是材料力学课程中求解内力的常用方法,传统设正法有值得商榷之处.研究提出了一种改进的设正法,并通过算例对其应用过程进行了介绍,同时分析了应用该方法教学时应注意的问题.教学实践表明,用改进设正法求解内力,可以有效降低出错率,提高学生内力分析的能力,增加学习材料力学课程的自信,可对后续相关课程的学习产生正迁移效应.在日常教学中,教师应对学生是否能真正灵活地应用该方法进行必要的监控.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

基于小波分析与Boll改进谱减法的普米语语音增强算法

小波分析和Boll改进谱减法具有很好的减噪效果,但同时也存在"音乐噪声"和语音失真.为了解决这2个问题,基于这2种算法,研究了一种它们的联合算法并对加噪后的普米语进行语音减噪实验.通过对减噪后语音的试听和波形图的观察以及信噪比的对比,对实验的结果进行分析.实验结果表明,针对叠加了随机高斯白噪声的普米语,算法能有效地减少这2种方法单独使用时所产生的"音乐噪声"和语音失真.     

采用改进模糊PID控制的串联机械手追踪误差研究

针对串联机械手运动角位移跟踪误差较大问题,提出了改进模糊PID控制方法。创建串联机械手简图模型,给出机械手动力学方程式,设计了模糊PID控制系统。引用粒子群算法并对其进行改进,采用改进粒子群算法优化模糊PID控制器,将改进模糊PID控制器用于控制串联机械手角位移变化。采用Matlab软件对串联机械手角位移跟踪误差进行仿真验证,并且与传统PID控制器和模糊PID控制器仿真结果形成对比。仿真结果显示,串联机械手采用PID控制器和模糊PID控制器,其角位移跟踪误差较大,而采用改进模糊PID控制器,角位移跟踪误差较小。串联机械手采用改进模糊PID控制器,可以提高控制系统的稳定性,削弱机械手的抖动现象。     

PSO-VMD-SVD的改进去噪方法研究

针对VMD(Variational Mode Decomposition)在处理信号时,模态个数K和惩罚参数α的选择会影响信号分解的效果,提出一种改进PSO(Particle Swarm Optimization)优化VMD(PSO-VMD)的算法,通过改进阈值相关系数法选择有效模态分量,根据信号分析对高频噪声进行奇异值去噪重构.对仿真信号和管道泄露信号进行实验,通过选择多个K并结合相关系数法选择模态进行重构,比较不同K对应的重构信号与原信号的信噪比(SNR: Signal to Noise Ratio)、相关系数(CC:Coefficient)、平方绝对误差(SAE: Square Absolute Error)、均方误差(MSE: Mean Square Error)证明改进PSO优化VMD的可靠性.将该方法与改进的PSO-VMD结合豪斯特夫距离和奇异值(HD-SVD: Hustoff Distance-Singular Value Decompositio)、互信息和奇异值(MI-SVD: Mutual Information-Singular Value Decompositio)、相关系数和小波变换(CC-WT: Correlation Coefficient-Wavelet Transform)等方法对比,效果更佳.