深水网箱振动信号特征提取及消噪方法研究

针对传统变分模态分解在处理深海网箱振动信号时严重依赖于模态阶数和二次惩罚因子的参数选择问题,提出了一种基于狼群优化算法的变分模态分解方法。通过引入狼群优化算法和适应度函数优化分解,克服了变分模态分解在参数设置不当时造成的模态丢失或混叠的问题,从而实现了无先验知识情况下深水网箱振动信号的降噪及最优特征提取。为了验证提出方法的有效性,首先使用四自由度数值系统验证了提出方法的正确性,然后开展了坐底式深水网箱现场测试,并对实测数据进行结构特征信息提取及信号降噪,结果显示提出方法可以选择最佳的模态参数和惩罚因子实现信号的准确特征提取,验证了该方法在用于坐底式深水网箱结构安全监测时的有效性和实用性。

探讨后路椎间盘摘除椎弓根钉内固定结合Cage植骨治疗腰椎间盘突出症的临床效果

目的探究腰椎间盘突出症使用后路椎间盘摘除椎弓根钉内固定结合Cage植骨治疗的可行性。方法收集腰椎间盘突出症患者86名,研究组使用后路椎间盘摘除椎弓根钉内固定结合Cage植骨治疗方案,对照组使用单纯植骨治疗方案。结果术后6个月两组患者治疗效果的差异具有统计学意义。结论腰椎间盘突出症使用后路椎间盘摘除椎弓根钉内固定结合Cage植骨治疗,具有较高的有效率和安全性。

迷迭香提取物对笼养宠物犬应激相关指标的影响

试验旨在分析迷迭香提取物对长期笼养宠物犬焦虑和抑郁的缓解作用。研究通过试验一比较了能够自由活动的犬与长期笼养犬的血清抗氧化水平;通过试验二分析迷迭香提取物对笼养犬体重、平均日采食量、营养物质消化率、血清抗氧化水平、活动时间及血液常规生化指标的影响。结果显示,与散养犬相比,笼养犬血清谷胱甘肽(GSH)含量极显著降低(P<0.01),8-羟基鸟苷含量极显著升高(P<0.01)。与未添加迷迭香提取物相比,饲粮中添加迷迭香提取物的笼养犬血清超氧化物歧化酶(SOD)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)活性及谷胱甘肽(GSH)含量显著提高(P<0.05),丙二醛(MDA)及8-羟基-脱氧鸟苷(8-OH-dG)含量显著降低(P<0.05)。饲粮中添加迷迭香提取物能够延长宠物犬的睡眠时间,缩短焦虑时间,改善粪便质量,改善肝功能相关指标。研究表明,迷迭香提取物能够缓解长期笼养造成的宠物犬氧化应激,改善焦虑和抑郁。

6YL-180型油棕果榨油机的研制

针对目前我国油棕产业刚起步而缺少小型油棕榨油设备的现状,自行研制了6YL-180型油棕果榨油机。该机具有结构简单、拆卸方便、易于加工制造及后续改进的特点。为此,介绍了6YL-180型油棕果榨油机的工作原理、结构特点、设计参数的选择及主要技术参数等。

基于EMD-PNN网络的刚性罐道故障诊断方法

针对刚性罐道故障种类识别困难,提出了一种基于经验模态分解-概率神经网络(EMD-PNN)的刚性罐道故障诊断方法。首先,搭建立井提升实验平台,使用北京东方振动和噪声技术研究所的INV3062T0设备采集罐道的振动信号,然后对含噪的振动信号进行EMD降噪;其次,提取降噪后振动信号的能量参数、偏度参数、峰度参数、波形参数、峰值参数、峭度参数、脉冲参数、裕度参数构成特征向量,作为PNN网络输入层的训练样本和测试样本;最后,利用训练样本建立PNN网络模型,选取测试样本检测概率神经网络的模式识别效果。实验证明,本方法对台阶凸起故障、接头错位故障和正常状态3种模式的识别率达到100%,为立井提升等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方案。

轴承保持架离心甩油机

对保持架离心甩油机结构及工作原理、主要性能参数和电气控制结构进行了详细介绍,并说明了设计中需注意的一些问题。

基于全卷积网络模型的高分遥感影像内陆网箱养殖区提取

为了研究高分遥感影像的内陆网箱养殖区自动快速提取,利用福建省北部内陆水域的GF-1影像和GF-2影像,并对影像中的网箱养殖区进行人工标注,经过旋转、缩放和镜像翻转等数据增强处理后构建了2种影像的内陆网箱养殖区样本库;利用样本库训练内陆网箱养殖区提取的深度学习全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)模型并开展精度验证。结果显示,GF-1影像提取结果的F值达到83.37%,GF-2影像提取结果的F值达到92.56%。表明基于FCN的高分影像内陆网箱养殖区提取具有较高的精度,能够进行大规模内陆网箱养殖区提取应用,为内陆水产养殖区的监测提供重要依据。

基于优化VMD的齿轮箱轴承保持架故障特征提取

针对炼铁厂复杂生产环境,齿轮箱轴承保持架故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于优化变分模态分解参数的故障特征提取方法。首先,采用改进的遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)算法的模态分量个数K与惩罚因子α两个参数进行优化选取,提高分解效果;其次,利用参数优化后的变分模态分解处理信号数据,获得K个模态分量,依据最大相关系数值作为判定模态分量品质指标,选取模态分量中与原信号之间相关系数最大的模态分量作为最佳分量;最后,对最佳分量进行包络谱分析,提取故障特征。通过对仿真故障信号以及采集自某炼铁厂高炉上料传动系统,稳定工况下的齿轮箱轴承保持架故障的现场数据进行分析,二者均成功提取出故障特征信息,验证了该方法的有效性,以及对齿轮箱轴承保持架故障的特征提取具有一定的可靠性。

基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断

为解决提升机刚性罐道故障诊断中故障特征提取困难的问题,结合深度自编码网络的特征提取能力优势,提出了一种基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断方法。以重构误差作为深度自编码网络的评价准则,在各层自编码网络之间采用反向传播的方式,逐层对网络的权值和偏置进行优化。利用得到的最优权值和偏置组成特征提取网络模型,基于该网络模型提取刚性罐道的故障特征。以SVM作为分类器实现刚性罐道的故障分类。实验结果表明,该方法提取的故障特征可识别性较好,识别率较高。

基于CEITDAN的滚动轴承弱磁信号特征提取方法

弱磁检测轴承保持架转速作为最新提出的一种方法,具有不改变轴承本身结构和性质、不受油液和温度干扰的优点,其采集到的信号称为弱磁信号。针对弱磁信号较为敏感所导致噪声干扰强,难以提取保持架转速以计算打滑率的问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合本征时间尺度分解的特征增强方法,将噪声消除与特征增强有机结合,实现强噪干扰下滚动轴承弱磁信号中微弱保持架转速特征频率的提取,并通过试验验证了该方法在实际应用中的有效性。

一种网箱养殖区自动提取方法

网箱养殖区的动态监测与分析是水库环境监测的一项重要指标。鉴于网箱养殖区在影像中存在较弱的光谱和形状规律性,自动提取难度较大,提出了一种综合基于像元和面向对象优势的自动提取方法。首先,通过优化归一化差分水体指数(optimized normalized difference water index,ONDWI)将水体(包含网箱养殖区)与陆地分离;然后,利用基于比值指数的纹理特征分析法,将网箱养殖区(包含小岛及其他干扰项)与自然水体分离;最后,基于简化的区域分割算法,同时顾及网箱养殖区的形状特征将其与小岛及其他干扰项分离,最终实现网箱养殖区的精准提取。实验结果表明,该方法能够较为完整地提取出全部网箱养殖区,提取精度为88.1%,高于最小距离法(73.8%)和最大似然法(42.9%),且较好保留了网箱养殖区规则的形态特征。