基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

FANUC OiT数控车床进给轴安装与调试

数控车床进给轴是用来执行直线定位和切削运动的装置,其性能的好坏直接决定了数控车床的加工精度。通过对进给轴安装调试与检测全过程的试验研究,分析了进给轴伺服系统的常见故障,指出了各类故障的排除方法,为数控机床的维护提供了技术参考。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

物联网入侵的最优通信节点选取算法

针对目前传统通信节点选取算法无法进行最优节点精确选取, 无法有效保证物联网的有效通信等问题, 提出一种基于节点信息冗余度的物联网入侵最优通信节点选取算法. 首先构建通信节点转移特征建模, 计算标记网络入侵下的跳频节点和噪音节点; 然后设计通信分布序列分析模型, 计算节点信息冗余度和通信节点的极值, 根据节点信息冗余度计算结果将干扰节点进行排序去除, 根据极值选取最优通信节点; 最后对最优通信节点选取算法进行仿真实验. 实验结果证明, 该算法可快速、 准确地实现物联网入侵下最优节点的选取, 具有较强的抗干扰能力, 且算法的综合性能优于目前其他最优通信节点选取算法.     

抵御传感器故障的静态输出反馈可靠控制

针对线性系统,研究了考虑传感器增益故障情况下,静态输出反馈可靠控制设计问题。首先,在不考虑故障时,设计控制器,给出了系统保持渐近稳定的充分条件;然后,基于传感器故障,在原有反馈控制器作用下系统无法保持稳定;接下来,利用凸组合方法处理故障,及采用求解LMI不等式的方法对静态输出反馈可靠控制器进行重新设计,使闭环系统在发生传感器增益故障时仍能保持渐近稳定;最后,通过数值仿真验证设计方法的有效性和可行性。     

基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法

针对柴油机缸盖振动信号非线性、非平稳的特点,以及传统故障诊断方法需要先验知识且特征提取费时费力的缺点,提出了一种基于复Morlet变换和改进AlexNet神经网络的柴油机气门间隙异常故障诊断方法。首先通过复Morlet小波将柴油机缸盖振动信号转换为时频图,该变换包含了信号的时频域信息,比单一的时域或频域信号更适合分析柴油机缸盖振动这种非平稳信号;其次将时频图输入至AlexNet神经网络进行特征自动提取并建立故障诊断模型,解决了传统手工提取特征费时费力且需要专家经验的问题;然后通过Batch Normalization和Dropout技术改进网络结构,并优化神经网络超参数以提高模型的准确度和计算效率;最后将本文方法与传统的故障诊断方法应用于柴油机气门间隙异常故障诊断并进行对比,发现其诊断准确率最高,验证了所提方法的优越性。     

基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法。首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障。故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断。     

城市排水系统智慧决策技术研究综述

智慧决策是智慧水务的核心关键技术。围绕城市排水系统的提标增效,从管网诊断评估、城市内涝防治和雨天溢流污染控制3个方面,对城市排水系统智慧决策的实现模式进行了评述。在管网诊断评估方面,综述了基于水量、水质特征因子分区监测的水量来源溯源定位方法;在城市内涝防治方面,综述了基于数值化模型的内涝风险精细化模拟评估和机器学习模型的降雨实时预报、局部积水深度快速预报实现模式;在溢流污染控制方面,综述了基于多目标优化算法、数值模型和机器学习相结合的排水系统优化调度实现模式。模型系统的可靠性是智慧排水决策的关键,应重视管网水量来源定量解析和排水系统内涝风险预警、优化运行调度的融合。     

车用多堆燃料电池系统能量管理与控制策略

针对单堆燃料电池系统的输出功率、效率和寿命问题,对车用多堆燃料电池(multi-stack fuel cell,MFC)系统的能量管理策略(energy management strategy,EMS)与控制策略进行研究。提出了多级能量管理策略,其中第一级EMS基于工况对MFC系统与动力电池系统间的能量进行自适应分配,第二级EMS引入兼顾效率和寿命的目标优化函数,优化分配每个电堆的功率输出。研究结果表明,在满足同一电功率负载工况需求条件下,与单堆燃料电池系统相比较,MFC系统的燃料经济性可提高约4%,系统寿命性能也有所改善。     

Growth mechanisms of Ag and Cu nanodendrites via Galvanic replacement reactions

Dendritic silver and copper crystals were produced via Galvanic replacement reactions on zinc and aluminum plates, respectively. The growth orientations of these metals were determined using electron microscopy. The results showed that a fast crystal growth associated with a high concentration of metal cations led to kinetically controlled growth along the <112> axes of the cubic close-packed structures. However, a slow growth rate resulted in thermodynamically controlled growth along the [111] axis. The crystal growth was not found to rely upon the direct deposition of metal cations at crystallographic sites on crystal facets, but instead, hydrated metal cations deposited on the crystal surface to form an amorphous coating layer, followed by the reduction of metal cations and crystallization at the crystal/coating interface. Twin defects and stacking faults were often observed across the whole particle and commonly observed ?{422} diffraction spots were explained by stacking faults rather than by the possible presence of any superstructures. The present work offers evidences to claim that both the crystal growth rate and Coulomb interaction between negatively charged crystal surface and metal cations play an important role in the formation of metal dendrites in replacement reactions.