中低速磁浮列车操纵策略及运行优化算法

中低速磁浮列车线路坡度起伏大,运行环境复杂,为改善其运行优化效果,提出一种基于改进蜣螂优化算法的中低速磁浮运行优化方法。首先,针对线路特点提出“多次惰行”的操纵策略;其次,构建一种考虑准时性、节能性和舒适度的中低速磁浮列车运行优化模型;然后,运用Cubic混沌映射和反向学习策略对蜣螂优化算法进行种群初始化,同时设计线性自适应种群分配比提升算法收敛速度;最后,利用基准测试函数与传统智能优化算法进行对比测试,并基于某磁浮线路进行实例仿真。实验结果表明:改进的算法不仅在求解复杂函数上有良好寻优性能,同时实例仿真中各项性能指标均有效提升,具有较好的参考意义和实用价值。

专业课课程思政探索与实践——以“道路勘测设计”课程为例

课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措,而专业课是课程思政建设的基本载体,如何在专业课的教学中深入挖掘思政元素,有机融入教学中,实现价值塑造、知识和能力融为一体,达到润物无声的育人效果,是全面推进高校课程思政建设必须解决的问题。以“道路勘测设计”课程教学的实践为例,从课程思政建设的总体设计、建设模式、课程内容梳理及课程思政实现的方法路径等方面,探讨了专业课课程思政的具体做法,并取得一定的成效,实现了“知识、能力、价值”三位一体的育人目标。

镨/钕萃取过程组分含量多RBF模型预测

针对具有特征颜色的镨/钕(Pr/Nd)萃取过程中元素组分含量难以快速准确检测的问题,提出了一种基于多RBF神经网络模型的组分含量建模及其自适应校正方法。通过选择Pr/Nd溶液图像特征H、S分量一阶矩为模型的输入变量,采用减法聚类对样本数据进行分类并建立相应的子模型;当萃取运行环境或对象特性发生变化导致模型精度不够时,根据模型参数调整策略自动调整各子模型的网络结构和参数,实现元素组分含量的准确预测。针对某Pr/Nd生产过程实际数据实验对比,结果表明本文方法能够满足稀土萃取过程元素组分含量检测的高准确度和快速性要求。

稀土萃取分离过程组分含量区间控制方法

针对稀土萃取过程出口产品的组分含量可以在一定区间范围浮动的要求,提出了一种基于广义预测控制的稀土萃取过程组分含量区间控制方法。首先基于萃取分离过程数据辨识建立组分含量回声状态神经网络(echo state network,ESN)模型;然后针对稀土萃取过程中不同运行工况,采用改进的广义预测控制算法设计组分含量预测控制器,将系统的输出约束纳入求解控制律的优化问题中,使预测控制针对组分含量输出在不同的区域范围采用不同的控制强度,从而实现区间控制同时保证两端出口产品的纯度,最后基于Ce Pr/Nd(铈镨/钕)萃取过程数据的仿真试验验证了该方法的有效性。

基于PCA-LS_SVM的镨\钕萃取过程元素组分含量预测

针对镨\钕(Pr\Nd)萃取过程中元素组分含量难以在线检测的问题,依据Pr、Nd混合溶液图像特征可以反映元素组分含量分布的特性,建立了基于离子颜色特征的Pr\Nd萃取过程元素组分含量预测模型。采集Pr\Nd萃取过程中稀土混合溶液图像信息,在HSI颜色空间中提取图像特征,采用主成分分析法分析各颜色分量对元素组分含量的影响,选取影响较大的H、S特征分量一阶矩作为预测模型的输入变量,利用最小二乘支持向量机算法(LS_SVM)具有解决小样本、非线性能力强及运行速度快的优点,建立基于Pr\Nd萃取过程元素组分含量预测模型。通过Pr\Nd萃取生产现场运行数据测试,表明建立的模型适用于具有离子特征颜色的稀土萃取过程组分含量在线快速预报。

混合核函数支持向量机在系统建模中的应用

混合核函数兼具了局部核函数和全局核函数的优点,并可通过权重因子调节它们对混合核函数的作用,取得较好的综合辨识效果。针对稀土萃取过程组分含量实时在线检测的难题,将基于混合核函数的支持向量机(SVM)算法用于稀土萃取过程组分含量建模。应用结果表明:基于混合核函数的组分含量软测量模型具有较好的模型拟合精度和满意的预测效果,能满足稀土萃取过程组分含量在线预估的要求。

大数据中心的数据备份策略及实现

对大数据中心的数据备份策略及设计进行了详细的阐述,提出了两种大数据中心的数据备份的解决方案。

基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题.本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基(RBF)核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响.通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法.

南昌市道路交通事故成因分析及预防

根据南昌市2000年至2003年的道路交通安全现状,利用统计分析方法,对道路交通事故的成因、时空分布、事故形态等进行了分析和研究,并针对南昌市的交通事故的特点与规律,提出了预防交通事故的若干措施.

支持向量机技术及其应用

支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的通用机器学习技术,相比传统的统计学习理论,其性能有突出的优越性。论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中一些待解决的问题和研究方向。

浅谈支持向量机技术

支持向量机是基于统计学习理论的一种新兴的机器学习技术。本文论述了支持向量机技术的研究和目前的应用状况,并指出了支持向量机技术在应用研究中的一些待解决问题和研究方向。

基于ANFIS模型的Pr/Nd萃取过程预测控制

针对稀土萃取过程自动化程度低、经验控制误差大、手动调节效率不高的问题,建立了萃取过程ANFIS模型,实现了各控制流量的自动调节。考虑稀土萃取过程非线性和动态特性,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对Pr/Nd萃取过程进行描述,在保证高精度的组分含量预测输出基础上,运用广义预测控制方法(GPC)实现各控制流量的优化控制;最后,基于Pr/Nd萃取过程动态数据进行仿真实验。通过与传统PID方法的实验对比,表明了本文方法的有效性。

基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统

针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析(PCA)方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。

浅谈交通事故及其预防

本文对南昌市近几年交通事故进行了分析,交通事故死亡人数多,经济损失大。因此必须加强宣传教育,重点做好预防工作,减少交通事故发生。

求解时变非线性不等式的新型动态学习网络

为有效地求解时变矢量型非线性不等式,针对传统的零化神经网络在求解时变矢量型非线性不等式时收敛速度慢、鲁棒性弱的问题,提出了一种新型混合变参动态学习网络(mixed variant-parameter dynamic learning network,MVP-DLN)。首先,定义矢量型的无界误差函数;其次,构造混合变参神经动力学设计公式;最后,通过替代方法和神经动力学设计公式,开发出MVP-DLN模型。理论分析表明MVP-DLN模型具有全局的收敛性能和强鲁棒性。最后,采用仿真实验验证模型的性能,实验结果表明,相比于传统的零化神经网络,MVP-DLN模型在求解时变非线性不等式时具有更好的收敛性能和更强的鲁棒性。

电机定子绕组故障容错控制概述

简要介绍定子绕组主要故障及其失效机制,重点介绍了容错电机本体的研究进展以及电机定子绕组断路故障、端部短路故障的主要容错控制方法。容错技术将向相隔离、多相化、高性能化、智能化发展。

基于S7-300与WinCC的桥式起重机监控管理系统

以提高起重机的安全运行,加强对电气故障的监测和诊断为目标,采用分布式系统结构,运用西门子S7-300系列PLC和组态软件WinCC 6.2设计垃圾液压桥式起重机监控管理系统。根据系统的监控要求,设计了系统网络结构、PLC硬件配置,以及上位机监控管理系统中主要的4大模块,实现了3套PLC分别控制3台桥式起重机,及1台上位机同时监控管理3台起重机的整体信息。

变频恒压供水系统启动过程优化

变频恒压供水系统是目前较为常用的供水系统,其采用变频调速方式实现水泵启动运行控制,从而减弱启动过程的冲击,且具有高效节能等优点。分析了系统的节能原理,研究了水泵启动过程中电流的超调和调节时间问题,基于ANFIS方法建立了变频器参数中加速时间参数值、加减速曲线参数值和超调、调节时间综合对象的模型关系,并借助PSO寻找最优解,实现了超调值小和调节时间短的优势组合下的变频器参数选择。以三菱变频器为例的仿真验证了方法的有效性,对用户使用变频器具有指导意义。

电驱动系统容错控制概述

随着多电、全电飞机及混合、纯电动汽车的发展,对电驱动系统安全可靠性提出了很高的要求。可靠性技术正由硬件冗余技术向容错技术飞快发展。本文首先简要介绍电驱动系统主要故障及其失效机制,重点介绍了实现电机绕组开路、短路故障的主要容错控制方法,最后提出了容错控制技术指标。

基于多传感器数据融合的管廊环境评估方法

针对管廊环境影响指标的多样性、测量数据的波动性以及传感器可信度带来的不确定性,提出一种基于多传感器数据融合的管廊环境评估方法。首先,构建了以舒适性和安全性2个综合指标及6个环境指标为主体的管廊环境评估指标体系;其次,考虑到传感器测量数据的波动性和不确定性,将测量数据用区间数表示,经箱线图将异常值剔除后,与评估等级特征值比较,得出各环境指标的等级置信度;然后利用证据推理方法将指标等级置信度转化为mass函数并按组合规则融合成综合指标等级置信度,根据决策准则,判断得到管廊环境等级状态。最后对某市地下综合管廊两分区环境进行评估,与模糊综合评价法相比,所提方法的评估结果更符合现场实际情况。