退役锂离子动力电池梯次利用回收技术综述

近年来,我国新能源汽车产业经过高速发展,随着锂离子电池在汽车中的使用率迅速上升,出现了大批的废旧锂离子动力电池。废弃锂离子回收后再使用,可以显著地减小国家的战略金属资源对国外的依赖性,从而降低废弃锂离子动力电池所造成的资源损失和环境污染。针对上述问题,调研了废旧锂离子电池回收工艺关键技术发展现状,对比了各技术工艺之间的优劣,对当前退役动力电池梯次利用现状进行了简要的分析总结,并为后续锂离子电池的回收利用研究提供了参考。

基于声发射定位算法的故障检测技术研究

高精度的声发射源定位能够帮助工程人员快速定位故障或异常发生的位置,可用于对大型设备进行结构可靠性监测和检测。为了提高声发射源定位的精度,提出一种融合了Geiger定位方法、同伦算法及牛顿梯度方法的源定位算法。采用Geiger迭代定位方法实现对源定位信息的迭代更新,并将更新信息的求解转变为对不适定问题的求解。同伦算法和牛顿梯度方法的结合,避免了常规不适定问题求解方法中耗时的矩阵求逆,优化了求解过程。实验结果表明,所提方法优于常规定位算法,可实现对声发射源位置信息的高精度求解。

声发射检测信号分析及源定位方法研究

文中设计了一种可弱化噪声干扰和频散效应的定位算法,采用变分模态分解方法将声发射信号分解为若干个不同频带宽度的模态函数,并通过合并含有主要能量成分的模态函数获得声发射源信号的主要成分,最后采用互相关分析方法确定声源位置。实验结果表明,文中所提算法对声发射源定位是有效的、精确的,在一维和二维AE源定位实验中,文中所提方法综合定位误差在5%以内。

基于元启发算法的FBG解调方法

当光纤布喇格光栅(FBG)复用过多或带宽有限时会存在波长串扰问题,信号解调方法的性能会影响结果的精确性。提出一种基于元启发算法的中心波长解调方法,采用实际光谱与理论光谱差异的最小二乘函数作为优化目标,利用具有优异挖掘能力和探索能力的海洋捕食者算法进行求解。数值仿真结果和实验验证表明:所提算法是一种有效的、可行的波长解调方法,在实现对多光谱重叠识别的同时又可以保证解调精度。

基于果蝇算法优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断

为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力。对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力。测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性。

人工智能性能评测基准现状与发展趋势分析

以人工智能为代表的现代信息技术推动了我国科技新业态、新模式的发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和智能无人机领域已有大量的应用落地案例。通过调研国内外多个人工智能评测基准的发展现状,从目的、特点、场景、指标和涵盖范围等方面分析了现存的9个AI评测基准,阐述了现阶段面临的问题,最后展望了其未来发展趋势。

变分模态分解在光伏发电功率预测中的应用

准确可靠的光伏发电功率预测对制定高效智能的负荷调度策略具有重要的指导意义。不同于常规方法,提出了一种基于变分模态分解和差分整合移动平均自回归模型的组合预测方法。变分模态分解可将原始信号分解为若干个具有不同中心频率和频率带宽的模态函数;差分整合移动平均自回归模型可对每一个模态函数建立预测模型。实验结果表明本文所提方法在对光伏发电功率预测时,优于基于经验模态分解法和局部均值分解法的预测模型,具有较高的预测准确度和稳健性。