基于谐波小波包和支持向量机的风机叶片损伤识别研究

为了解决风机叶片损伤类型识别的问题,提出了一种基于谐波小波包和支持向量机相结合的声发射源识别方法。由叶片损伤产生的声发射信号经过4层谐波小波包分解后,提取各频段的能量作为特征向量构建支持向量机分类器,通过支持向量机判别叶片损伤类型。在对叶片损伤进行识别时,分别采用谐波小波包和Daubechies小波包分解声发射信号,并进行比较。实验结果表明,采用谐波小波包和支持向量机相结合的方法可以得到良好的识别效果。

“一带一路”倡议下铁路专业职业教育国际化发展

“一带一路”倡议下,我国铁路运输行业面临着新的历史机遇。铁路职业教育与“一带一路”的战略相结合,促进技能型人才的发展、促进市场需求与行业发展,但同时也面临着国际化复合人才短缺、铁路类高职院校国际化水平薄弱等问题,要通过开展中外合作办学,培养本土化人才,加强沿线国家的语言文化教育,提升自身内涵等路径,真正支撑我国铁路行业发展和走出去战略。

永磁同步电机无位置传感器的研究

PMSM（Permanent Magnet Synchronous Motor,永磁同步电机）具有较小的体积、简单的结构、较小的损耗、小的转动惯量、性能可靠、对环境的适应能力强、控制和维护方便等优点，逐渐在交流驱动系统中得到广泛的应用。应用PMSM无位置传感器控制不但能降低系统成本，而且可以提高系统的可靠性。本文主要研究不同速度范围的无位置传感器技术相结合的复合控制方法，从而实现了PMSM驱动系统在全速度范围的无位置传感器控制。

基于支持向量机的小电流接地系统故障选线研究

现有的各种小电流接地故障选线方法都有各自的不足，适用范围有限。针对这一情况，本文提出了基于LSSVM（Least Square Support Vector Machine，最小二乘支持向量机）的故障选线方法，利用小波包变换作为特征提取手段，对线路的零序电流信号进行多层变换，选用特征频带内的能量值作为分类器LSSVM的训练与测试样本。在仿真验证这种方法有效的基础上，提出LSSVM改进小波包的选线方法，仿真证明故障选线准确率得到了提高。

基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的故障信号通常为非线性、非平稳的复杂信号，提出了一种基于谐波小波包的滚动轴承故障诊断方法。通过采用谐波小波包变换对仿真信号和轴承内圈故障信号进行分解，成功地提取出信号中的奇异或故障成分。分析结果表明该方法是一种有效的故障诊断工具，具有良好的实用价值。