TM-KSB型全自动磨胶辊机

介绍TM-KSB型全自动磨胶辊机的工作流程和性能优势,以磨砺直径为30 mm的J465A型胶辊纺集聚纺C 7.3 tex纱为例,对比分析了全自动磨胶辊机的应用效果。指出:TM-KSB型全自动磨胶辊机自动化程度高,磨砺胶辊省人工、表面粗糙度Ra值小、工作效率高、外径一致性好,具有适用范围广、自动修正砂轮和清洁砂轮、安全可靠、故障率低等优势;磨砺胶辊上机走熟期短,成纱质量好。

融合ELM和相关滤波的鲁棒性目标跟踪算法

为解决目前主流相关滤波跟踪方法中跟踪结果容易陷入局部最优值以及因引入深度学习带来的特征提取过程过慢的问题,提出一种融合极限学习机和相关滤波器的鲁棒性目标跟踪算法。该算法在C-COT算法的基础上对其特征提取方式和置信图的寻优方法进行改善。首先,利用多层稀疏自编码极限学习机技术,设计新的特征提取模型,以代替原来的卷积神经网络,可快速且高效地提取图像特征;其次,在特征提取模型之后,添加在线序列极限学习机,构建目标粗糙位置估计模型,采用多峰检测方法初步求得目标的预测位置;第三,根据初步的目标预测位置确定置信图的搜索区域,避免跟踪结果陷入局部最优值;最后,在3个目标跟踪标准数据集上验证新算法的有效性。实验结果表明,新算法的跟踪速度是C-COT算法的12.9倍,且对遮挡、运动模糊以及相似目标等有较强的鲁棒性,可有效地提高跟踪精度和速度。

连续域卷积操作跟踪算法的改善

针对连续域卷积操作跟踪算法中存在的计算复杂问题和过拟合问题,提出一种降维卷积因式分解方法和一个紧凑衍生模型。本文选取连续域卷积操作跟踪算法中的部分特征通道、因式分解卷积算子,并结合高斯-牛顿法和共轭梯度迭代求取降维矩阵和分类器,以达到降低系统的计算复杂程度的目的。选取服从高斯分布的若干样本,结合联和概率密度函数及混合高斯分布模型,构建一个更具代表性的紧凑衍生模型,既能降低过拟合出现的风险又能保证样本的多样性。通过降低模型更新频率,减少计算复杂度,同时降低模型漂移发生的概率。经实验验证,本文基于四类标准数据集获得的跟踪性能曲线积分比连续域卷积操作跟踪算法最少高出0.8%,最多高出13%。结果表明,降维卷积因式分解法和紧凑衍生模型可以有效地提升系统跟踪性能。

基于c-RIO的阶次跟踪分析在风力发电中的应用

针对风力发电机组齿轮箱变速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪和信号包络提取技术相结合,提出了一种针对齿轮点蚀故障的诊断方法。首先利用Compact RIO对齿轮箱的振动信号进行了时域数据采集,然后对时域信号进行了包络提取,进而对时域包络信号进行等角域重采样得到等角域包络信号,最后对等角域包络信号进行了阶次跟踪分析;通过对比正常齿轮和点蚀故障齿轮的包络阶次谱,进而找到了点蚀故障齿轮的故障频率特征。模拟仿真结果表明,阶次跟踪分析可以解决传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的"频谱模糊"现象。通过齿轮点蚀故障试验的分析,结果表明包络阶次谱能够用于有效地分析出点蚀故障齿轮的特征频率,阶次跟踪分析在风力发电机组齿轮箱的故障诊断中具有广阔的应用前景。

近52年北疆气候变化对棉花种植气候适宜性分区的影响

基于北疆52个气象台站1961―2012年逐年≥10℃积温、最热月(7月)平均气温和无霜冻期资料,使用Arc GIS空间插值技术对上述各热量要素的空间分布进行模拟,使用线性趋势和年代间比较对近52年各热量要素的变化进行分析,结合棉花气候分区指标,完成了1961―1970年、1971―1980年、1981―1990年、1991―2000年和2001―2012年5个时段的北疆棉花种植气候适宜性分区;并对比分析了各时段宜棉区、次宜棉区、风险棉区和不宜棉区分布区域和面积的变化。结果表明:北疆热量资源的空间分布总体呈现"平原和盆地多,山区少"的特点;在气候变暖背景下,近52年北疆≥l0℃积温、7月份平均气温和无霜冻期分别以每10年75.657℃、0.218℃和4.36 d的斜率呈显著的上升趋势,并且20世纪90年代以来上升速率呈增大趋势。受其影响,近52年,尤其是20世纪90年代以来,北疆宜棉区面积明显扩大,次宜棉区和不宜棉区有所减小,风险棉区变化不大。2001―2012年与20世纪60年代相比,宜棉区面积扩大了6.54164×104 km2;次宜棉区和不宜棉区分别缩小了0.99982×104 km2和5.28675×104 km2。