气液阻尼缸的速度控制回路的探讨

笔者对左健民主编的《液压与气压传动》教材中采用气液阻尼缸慢进快退回路中存在的问题提出了改进意见,并对快进-工进-快退回路的完善提出了自己的看法。     

PLC监控系统在小方坯连铸机上的应用

对全国多家冶金行业进行了调查、研究,提出了把连铸机分为共用设备和专用设备,由一台ＰＬＣ控制共用设备,每个专用设备各用一套ＰＬＣ控制的方案,对连铸机实施全线控制,可实现上位通讯、ＰＣ通讯及网络通讯等功能,并可实现动态画面显示。     

框架式双面立式动平衡机平面分离的误差分析

引入簧杆扭转刚度与平动刚度之比 ,建立了双面立式硬支承动平衡机的平面分离的力学模型 ,分析了采用传统的静力学处理方法所产生的误差及引起误差的主要原因 ,提出了改善平面分离效果的簧杆尺寸修改方法 ,及求解平面分离解算方程的实用方法     

数控立式车床模块化中的再设计过程研究

分析了机床模块化过程中重型数控立式车床的控制策略和再设计回溯策略 .将模幅箱表和相容性矩阵与专家系统相结合 ,解决了重型数控立式车床模块化设计智能支持系统中方案优化的计算机自动实现     

基于GA优化的VMD-SVM识别角度头故障特征

提出一种基于遗传算法优化的变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-支持向量机（support vector machine,SVM）方法来识别机床角度头故障特征。首先采用遗传算法对VMD算法的输入参数进行优化,将优化后的VMD算法用于振动信号的分解,得到各本征模态函数（IMF）后,求得对应的能量熵;然后通过SVM算法筛选出有效故障数据,再利用峭度和相关系数相结合的方法将其中的IMF筛选出来并重构信号;最后,对该信号作频谱分析,分析相关特征信息,识别并诊断出故障。根据仿真和实验结果,所提方法对于故障角度头的有效信号筛选正确率高,对于噪声抑制效果良好,特征提取快速有效,可用于机床故障诊断领域。     

比例延迟微分方程的极限学习机算法

目的 针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。方法 首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方程数值解。结果 通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。结论 ELM算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。     

空中交通延误预测研究综述

空中交通系统作为典型复杂系统,其非线性聚合的动力学特征给延误预测带来挑战,使空中交通延误预测问题保持了开放性.近二十年来,针对此问题,利用传统机器学习、深度学习、复杂系统建模仿真、排队理论等,涌现出大量研究成果.首先系统性阐述了空中交通延误产生与传播的原因,并根据预测数值类型、预测对象以及预测时间尺度对现有研究中的延误...     

半在线模型的松弛

研究半在线模型的松弛,讨论以下半在线松弛模型：已知工件最大加工时间在某一区域内（known largest job interval）, 分别讨论了该模型下2台同型机的极小化Cmax问题和极大化Cmin问题。对这两个问题构造pInteval算法,给出其竞争比并证明它是紧的,还分析了上述两个问题的特征和LS算法的竞争比。     

石油机械大尺寸零件精密测量装置研究

研究了一种可用于工业现场进行大尺寸零件精密测量的装置。该装置以有高稳定性和强抗干扰能力(室外时频率稳定性可达10^-7)的双纵模热稳频He—Ne 激光器为光源,其拍频频率约为790MHz ,拍频波长λ约380mm,拍频波长为测量基准;以拍频波节点为对准标志, 最邻近节点到被测点的尾数间距x₁,x₂用组合于同一光路中的分系统激光干涉仪测量,分辨率为0.08μm的方法来进行大尺寸L的测量 。测试表明,此装置具有很好的环境适应性和同类仪器中最高的频差稳定度。整个测量系统可在0～20m 范围内工作,测量不确定度优于±30μm/ 10m 。对石油机械大尺寸零件测量的环境性和高精度性研究具有重要意义。     

利用支持向量机方法预测储层产能

支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。