煤棒机机头棒模堵塞成因及改进措施

阐述ZMJ30型煤棒机在生产中存在的弊端,主要是:煤棒机机头棒模在挤压过程中经常堵塞,严重影响生产进程和煤棒质量。对机头结构进行力学分析,找出存在弊端的原因,对机头进行改造,满足了生产的需要。

城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型

针对城市固体废物(Municipal solid waste,MSW)焚烧过程,数据具有异常值和特征变量维度高时,炉温预测模型的准确性和泛化能力欠缺的挑战性问题,提出一种鲁棒加权异构特征集成建模方法,用于建立城市固体废物焚烧过程炉温预测模型.首先,依据焚烧过程机理将高维特征变量划分为异构特征集合,并采用互信息和相关系数综合评估每组异构特征集合的贡献度;其次,采用基于混合t分布的鲁棒随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)构建基模型,同时确定训练样本的惩罚权重;最后,设计一种鲁棒加权负相关学习(Negative correlation learning,NCL)策略,实现基模型的鲁棒同步训练.使用国内某城市固体废物焚烧厂的炉温历史数据,对该方法进行测试.测试结果表明,该方法建立的炉温预测模型在准确性和泛化能力方面具有优势.

城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型

为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration network,MRI-SCN).首先,设计了一种并行方式增量构建SCN隐含层,通过信息叠加与跨越连接来增强隐含层映射多样性,并利用参数自适应变化的监督不等式分配隐含层参数;其次,使用F范数与L_(2,1)范数正则项建立矩阵弹性网对模型参数进行稀疏约束,以建模炉温与烟气含氧量间的相关性;接着,采用混合拉普拉斯分布作为每个目标建模误差的先验分布,通过最大后验估计重新评估SCN模型的输出权值,以增强其鲁棒性;最后,利用城市固废焚烧过程的历史数据对所提建模方法的性能进行测试.实验结果表明,所提建模方法在预测精度与鲁棒性方面具有优势.

基于数据驱动的锅炉燃烧鲁棒建模方法研究

随着全球能源需求的持续增长和环境保护意识的日益加强,锅炉作为重要的能源转换设备,其燃烧效率与污染物排放问题日益受到关注。传统的锅炉燃烧控制方法多依赖于经验和试错,缺乏科学性和准确性,难以满足现代工业对高效、清洁、智能锅炉燃烧控制方法的需求。文章分析了如何构建一种能够准确反映锅炉燃烧特性的鲁棒模型,旨在提高锅炉燃烧效率、降低能耗和减少污染物排放,为工业锅炉的智能化控制和优化运行提供参考。

基于模糊聚类与多项式回归的异常识别与鲁棒建模方法

随着传感器和监测技术的快速发展,大量工程装备运行数据被记录和保存下来,为提升装备设计、分析和运行水平提供了数据基础。这些数据内部存在的异常值会对数据建模与分析产生严重干扰。为此,文中提出一种基于模糊聚类与多项式回归的异常值识别与鲁棒建模方法,通过多项式回归来刻画数据属性之间的关联关系,采用模糊聚类计算数据的隶属度信息判断数据是否为异常值,并基于非异常值数据建立预测模型,最终实现数据的鲁棒建模。数值案例、隧道掘进机和联合收获机监测数据试验结果表明,提出方法能够准确识别出数据中的异常值,并显著提升数据建模精度。

CNC车削中心热误差模态分析及鲁棒建模

通过对 CNC车削中心的热模态分析和研究 ,在机床上布置的热传感器从 1 6个减少到 4个。提出一种热误差鲁棒建模新方法 ,可减小由温度测量噪声引起的误差 ,并增强热误差数学模型对环境温度变化的适应性。在此基础上开发的热误差补偿系统应用于 CNC车削中心。热误差从大于 35μm减小到 1 2μm。

矢状曲度参考模棒在胸腰椎骨折手术中的临床应用

目的:评价在胸腰椎爆裂骨折手术中应用矢状曲度参考模棒的临床意义。方法:312例正常人体行站立标准侧位X线摄片,通过Cobb法(测量相邻椎体上终板垂线夹角),得到胸腰椎相邻节段矢状曲度参考值并制作正常矢状曲度参考模棒。将126例胸椎、腰椎爆裂骨折患者分成对照组和观察组。两组患者均行后路钉棒系统内固定术,观察组连接棒的弧度按参考模棒进行预弯,对照组凭借医师经验行连接棒的预弯。记录两组手术时间、术中出血量、患者术前、术后即刻、末次随访的伤椎前缘压缩比、固定节段矢状曲度丧失角度及Frankel分级。结果:手术时间、术中出血量对照组分别为138.4±35.3min、276.7±40.7ml;观察组分别为105.3±38.9min、201.5±45.8ml,两组间有统计学差异(P<0.05);术后即刻椎体前缘高度压缩比及固定节段矢状曲度丧失角度对照组分别为(80.5±2.7)%、8.3°±2.7°,观察组分别为(94.4±2.4)%、1.1°±0.7°,末次随访时对照组分别为(74.2±3.7)%、11.7°±3.3°,观察组分别为(93.7±2.5)%、1.2°±0.9°。术后即刻、末次随访时两个时间点对照组和观察组间有统计学差异(P<0.05);在同组间比较,对照组末次随访与术后即刻有统计学差异(P<0.05),而观察组无统计学差异(P>0.05)。两组患者Frankel分级恢复情况比较,观察组优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:术中连接棒预弯弧度以矢状曲度模棒为参考可以更好地恢复胸腰椎骨折的椎体高度及矢状曲度,使患者术后获得更好的神经功能。

数控机床热误差鲁棒建模新方法及实时补偿

提出数控机床热误差鲁棒建模的综合极值法和优化试验设计法两种新方法。它们不仅使用统计理论，还结合机床结构、工程判断和众多经验等，使热误差数学模型的鲁棒性更强、精确性更高。文章针对研究的车削中心，还提出了一个结构紧凑、简单易用和成本低廉的热误差补偿系统。提出的建模方法和补偿系统在某生产厂家５０多台相同类型车削中心的热误差补偿应用中，仅使用一或二种热误差数学模型，几乎所有机床的热误差补偿都得到了良好的效果。经补偿，机床由热变形引起的工件尺寸误差从原来的３５μｍ降低到１２μｍ。

一种超声测距的鲁棒自适应建模方法

分析了超声测距的工作原理及特点 ,提出了一种新型的鲁棒自适应建模方法 .首先 ,利用在线递进滤波技术 ,有效地剔除采集数据中可能存在的“野点”;然后针对移动机器人中超声测距的不确定性特点 ,在自适应最小二乘估计 (AL S)的基础上 ,结合模糊理论 ,实现了鲁棒自适应最小二乘 (RAL S)建模 .最后 ,给出了一种基于 x2检验的模型收敛性检验方法 .通过实验对比分析 ,验证了 RAL S具有很好的实用性和鲁棒性 。

二级倒立摆的鲁棒建模及其鲁棒H_∞最优控制

针对倒立摆系统本身存在的大量不确定性因素,建立其不确定数学模型。苦于最优控制的思想,针对二级倒立摆的参数摄动及干扰,设计了鲁棒H∞最优控制器,并在二级倒立摆实验装置上进行控制。实验结果表明;用鲁棒H∞最优控制器的二级倒立摆系统,具有很强的鲁棒稳定性和抗干扰性。

适用复杂劣化趋势的轨道不平顺鲁棒建模方法

为准确描述各种条件下轨道不平顺复杂劣化过程,本文基于最小描述长度准则,建立一套动态检测数据驱动的轨道不平顺劣化自适应分段建模方法(Minimum-DescriptionLength-Based Rail Track Deterioration Adaptive Segmentation Framework, MDL-RTDAS),将维修作业导致轨道状态劣化过程突变的识别问题转化为模型选择问题,并设计求解算法.根据昌福高速铁路下行方向K21+184~K220+308路段近5年的历史动态检测数据,验证MDLRTDAS的有效性;从识别准确度,模型拟合的残差和容忍检测数据异常干扰方面验证了MDL-RTDAS优于同类模型.结果表明:在缺乏完整、准确维修作业信息的情况下,MDLRTDAS能够克服检测数据异常的干扰,感知劣化趋势变化,自动识别出维修作业造成的轨道不平顺劣化趋势突变,将劣化过程准确分段;相比于同类模型,MDL-RTDAS能更精确、有效地实现轨道不平顺劣化过程的自适应分段建模.

L1-范数子空间技术的鲁棒建模综述(英)

子空间学习可以通过多种技术来开展,对一些流行且被广泛使用的子空间学习方法,简要回顾其基于L1-范数的鲁棒建模.从主成分分析开始介绍子空间学习技术、线性判别分析以及更一般的图嵌入框架.作为L1-范数的综合利用,进一步讨论具有稀疏性的鲁棒建模.此外,还论述一些应用在神经科学中的相关子空间学习技术.最后,针对基于L1-范数的子空间学习的求解问题,介绍一个有力工具,即边界优化技术.

油田站库PID控制器参数鲁棒整定及其应用

PID控制器的性能与其参数密切相关,如果油田转油站和联合站的变频器以及游离水脱除器的气动阀等关联的PID控制器参数设置不佳,且油田站库生产过程中存在随机干扰,会导致系统运行波动较大。因此应用数据驱动鲁棒建模构建了多目标融合的PID鲁棒参数整定策略。首先利用最小一乘法建立了对异常值不敏感的鲁棒模型;接着利用内模控制原理并融合PID控制器的动态性能实现PID鲁棒参数整定。实际应用表明该参数整定策略能较好地实现油田站库的PID参数整定,整定后的控制系统不仅运行平稳,且外输能耗大幅降低。

高炉铁水质量鲁棒正则化随机权神经网络建模

高炉炼铁过程运行优化与控制依赖于可靠、稳定的难测铁水质量(Molten iron quality, MIQ)指标模型.针对现有MIQ建模方法的不足,本文提出一种新型的数据驱动鲁棒正则化随机权神经网络(Random vector functional-link networks,RVFLNs)算法,用于实现MIQ指标在线估计的鲁棒建模.首先,为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用数据驱动典型相关性分析方法从众多变量中提取与MIQ相关性最强的变量作为建模输入变量;其次,由于传统RVFLNs网络的输出权值由最小二乘估计获得,易受离群数据影响而鲁棒性差,引入基于Gaussian分布加权的M估计技术,提出新型鲁棒RVFLNs算法建立多元MIQ指标的鲁棒模型;同时,在鲁棒加权后的最小二乘损失函数基础上,进一步引入L1和L2两个正则化项以构成优化目标函数的Elastic net,用于稀疏化RVFLNs网络的输出权值矩阵,解决RVFLNs网络多重共线性和过拟合的问题.最后,基于某大型高炉工业数据,进行充分数据实验,结果表明所提方法具有更高的建模与估计精度以及较强的鲁棒性能.

污水处理过程出水水质稀疏鲁棒建模

污水处理过程中,出水水质参数是衡量污水处理性能的最重要指标,需要进行严格监测,但现有传感技术难以对其进行实时准确地在线测量.因此,提出一种新型的基于随机权神经网络(Random vector functional-link networks,RVFLNs)与Schweppe型广义M估计(Generalized M-estimation, GM-estimation)的稀疏鲁棒建模方法,用于水质指标的在线鲁棒预测.首先,针对常规RVFLNs隐含层矩阵存在多重共线性而导致最小二乘估计失效的问题,利用稀疏偏最小二乘(Sparse partial least squares, SPLS)代替RVFLNs输出权值求解的最小二乘估计,从而提出SPLS-RVFLNs.该算法不仅可有效解决传统RVFLNs的多重共线性问题,还可以进行建模变量选择,提高模型的可解释性和最终的预测精度.同时,考虑到SPLS-RVFLNs在求解输出权值时会同时受到隐含层矩阵和输出层矩阵两个方向离群点的影响,进一步采用Schweppe型广义M估计对SPLS-RVFLNs进行鲁棒改进,从而提出GM-SPLS-RVFLNs,可显著提高模型的稀疏鲁棒性能.最后,将提出的GM-SPLS-RVFLNs用于污水处理过程出水水质指标预测建模,数据实验结果表明所提方法不仅解决了常规RVFLNs多重共线性和鲁棒性差的问题,而且具有很好的预测精度和泛化性能.

30MW发电机定子线棒锥体模设计改进

文章主要介绍工业用30MW四级发电机定子线棒锥体模(整形、胶化、固化一体模)加工技术攻关项目,包括设计上的改进、选配合适的加工刀具、改进工艺方法等。

机床热误差温度测点优化和补偿建模研究现状

机床热误差是影响机床加工精度稳定性的最大误差源,因此减小热误差对提高机床的加工精度至关重要。本文综述了关于机床温度测点位置优化方法和热误差补偿建模的方法,并对几种方法进行了比较,阐述了各方法的优缺点。最后给出了运用其它方法来解决此类问题的思路。

汽轮发电机定子绕组参数化建模方法研究及系统开发

针对汽轮发电机定子端部绕组结构的复杂性提出了用圆锥面展开图实现空间三维形状的线棒建模方法。通过分析绕组的结构及设计成型和组装原理,建立了线棒参数化建模及装配的数学模型,并给出了三维建模的关键步骤,在此基础上结合二次开发技术、计算机编程技术以及数据库技术设计开发了基于UG/NX平台的汽轮发电机定子端部绕组参数化自动建模系统。以某百万千瓦级汽轮发电机定子端部绕组为例,验证了该建模方法及参数化自动建模系统的有效性和可行性。

基于鲁棒建模的气动人工肌肉驱动仿生关节的轨迹跟踪控制

为了简单、高效地实现对由单根气动人工肌肉(pneumatic artificial muscle,PAM)驱动的仿生关节的轨迹跟踪控制,提出了一种基于鲁棒建模方法的级联控制策略.首先,通过解析法建立比例方向控制阀输入电压与PAM腔内驱动气压之间的非线性模型.其次,将PAM的驱动气压输入和关节角位移输出之间的非线性关系等效为一个含有参数摄动的2阶线性时不变模型,并通过鲁棒建模方法辨识模型参数.再者,对应由以上两个模型(即非线性模型和线性时不变模型)组成的混合模型,提出一种级联控制器,其外环是一个采用回路成形设计程序(loop-shaping design procedure,LSDP)法设计的用于角度位置跟踪的H∞控制器,内环是一个基于反馈线性化理论的用于PAM腔内驱动气压控制的非线性控制器.最后,在回转角度小于90?且工作频率上限小于1.25 rad/s的实验条件下,关节对参考轨迹实现了稳态误差小于2%的跟踪.本研究表明,在工作频率相对较低的情况下,采用所提策略可以对高度非线性系统实现有效的轨迹跟踪控制.

Numerical Analysis of Steady Smoldering of Biomass Rods

Understanding the steady mechanism of biomass smoldering plays a great role in the utilization of smoldering technology.In this study numerical analysis of steady smoldering of biomass rods was performed.A two-dimensional(2D)steady model taking into account both char oxidation and pyrolysis was developed on the basis of a calculated propagation velocity according to empirical correlation.The model was validated against the smoldering experiment of biomass rods under natural conditions,and the maximum error was smaller than 31%.Parameter sensitivity analysis found that propagation velocity decreases significantly while oxidation area and pyrolysis zone increase significantly with the increasing diameter of rod fuel.