基于Word2vec和LSTM-SVM的数控机床故障报警预测

规模自动化工业生产中的集群数控机床因各种故障导致停机而造成生产线效率的下降,若能及时准确地预测故障对数控机床进行预检预修有利于提高全线生产效率。在工业智能制造背景下,以数据驱动为支撑,数控机床积累的大量历史故障报警数据为依托,设计了一种基于Word2vec和LSTM-SVM的故障报警预测方法对机床未来可能发生的故障进行预测。首先通过词嵌入技术将报警文本向量化,然后将报警向量作为输入构建长短期记忆神经网络(long short term memory network,LSTM)预测模型,并使用支持向量机(support vector machine,SVM)代替传统的softmax作为模型的末端分类器,实验结果表明该方法具有更高的预测准确率。

融合非核心词EDA和SSMix的雷达故障文本分类方法

对雷达装备故障文本进行智能化分类,有助于提高雷达装备保障效率。针对雷达故障文本专业性强,样本量小且不平衡的问题,通过非核心词EDA进行类内数据增强,以实现在增加文本量的同时保持关键信息不变。针对非核心词EDA方法产生的新样本多样性不够的问题,增加SSMix(saliency-based span mixup for text classification),进行类间数据增强,通过对输入文本非线性的交叉融合来提升文本的多样性。实验证明,与现有的经典基线分类方法和典型数据增强分类方法相比,该方法在准确率上有较大幅度的提升。

WORD使用中几种常见故障的解决方法

介绍Word使用中几种常见故障的解决方法。

基于CNN-ADABOOST的车载设备故障诊断

列控车载设备故障量大,其诊断依赖于专家经验且故障信息数据分布不平衡。以CTCS3-300T型列控车载设备中CTCS-3控制单元(ATPCU)记录的故障词条为样本,提出一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与自适应增强(adaptive boosting,Adaboost)算法结合的车载设备故障诊断方法。考虑到列控车载日志为半结构化文本,采用skip-gram模型对故障词条进行处理生成词向量,通过CNN进行特征提取,将CNN作为基分类器,通过Adaboost更新样本权重与基分类器权重生成强分类器对分布不平衡的故障数据进行分类,实现列控车载设备的故障诊断。实验数据为某铁路局电务段原始车载日志,研究结果表明,基分类器迭代步数与数目是影响模型性能的关键因素,通过确定基分类器数目与单个基分类器训练步数,可显著提升模型对于不平衡数据样本的分类能力。研究成果为车载设备故障诊断提供了一种智能且有效的方法。

基于增量学习优化的故障录波文件通道名称识别方法

智能变电站不同建设时期各类录波厂家配置的双套录波通道名称命名习惯不同,导致故障录波文件相同通道不同设备命名不同。后期采用人工方式修改工作量大、所需时间长,且无法保证结果的正确性。针对此问题,提出一种基于增量学习优化的录波文件通道名称识别方法。首先,从故障录波配置文件中提取通道名称并进行文本预处理。其次,使用基于增量学习优化的Word2vec模型实现通道名称中文词向量的生成与在线学习。然后,采用余弦相似度和逆文本频率相结合的文本相似度匹配算法实现录波文件通道名称识别。最后,通过录波文件中提取的通道名称构成实验数据进行实验。算例结果表明,所提方法有效地提高了录波文件通道名称识别的自适应性和准确性。

EEPROM存储数据耗时问题探究分析

某嵌入式压力处理传感器软件在EEPROM存储器存储故障字过程中耗时太久,不符合所要求的30%时间余量。因此,不能在规定的时间内进行故障字存储操作。即故障字存储耗时过久导致时间余量达不到要求。针对这一问题,通过对存储芯片本身特性的分析,结合存储器本身特性,设计了一种加快存储器存储方法,提高存取时间,满足余量的要求。实验结果证明,该方法的准确率和效率,均达到了预期目标。

机载计算机RAM故障诊断技术

针对RAM的典型故障模式,以及机载计算机RAM按字寻址的特点,通过对基于字的March C-算法的优化并结合所提出的隔行隔单元跳变的RAM的故障诊断算法,实现了RAM典型故障的全面检测。并以A340飞机主飞行控制计算机为例,对所提出的算法的执行效率进行了分析。结果表明,所提出的存储器故障诊断算法执行效率高,能够完全满足机载计算机地面上电启动时对存储器故障诊断快速而高效的要求。

护士在无责呈报制度下主动呈报不良事件的现状分析及对策

目的了解无责呈报制度下护士主动呈报不良事件的现状及其影响因素,制订合理对策,保证患者安全。方法回顾分析2006年至2007年护士呈报不良事件的情况。采用问卷对117名临床护士进行调查,分析护士不主动呈报不良事件的原因。结果2007年比2006年不良事件上报总数增加77例;担心上报了不良事件会影响科室分值、害怕他人受到影响或引起纠纷、担心受处罚是影响护士不主动呈报不良事件的主要原因。结论建立监督管理小组、运用"系统管理观"的理论分析不良事件、创建呈报的安全环境是保证护士在无责呈报制度下积极主动呈报不良事件的重要措施。

提升直流并网风电故障穿越能力的新方法

提出提升柔性直流并网的风电场系统故障穿越能力的新方法。分析了柔性直流输电的传统电流限幅器的不足,设计了动态改变限值的电流限幅器,该限幅器在电流扰动期间,能限制过电流,并能最大限度地提升输出功率。提出了新的转速储能方法,即利用风电机组自身的转子来实现提速储能,用以短时储存故障期间的过剩能量,以提高并网系统的故障穿越能力。仿真分析验证了所提方法的有效性。

基于自适应免疫选择模型的齿轮故障诊断

针对齿轮振动信号特征难以提取的现状,依据免疫系统的自适应,自学习特性,提出了自适应免疫选择模型,该模型中引入了自适应变异和3种抑制方式初始化抗体抑制、克隆抑制、检测器优化抑制,并利用该模型生成成熟故障检测器。将生成的检测器应用于齿轮故障诊断试验中,试验结果表明该模型能有效地对3类典型齿轮故障进行分类与辨识。

基于故障链路缓存再利用的NoC容错路由算法

建立故障模型是进行片上网络容错研究的基础,传统的细粒度故障模型未能有效地区分链路故障和通道故障.为了进一步提高片上资源的利用率,构建了一种粒度更细的微粒度故障模型,并在该模型的基础上提出了基于故障链路缓存再利用的容错路由算法.该算法为每个通信节点增加4条自收发通道,并采用基于缓存再利用的透传机制,通过复用故障链路两端的正常缓存和通道来透传故障通道上的数据包,提高了数据包采用最优输出端口的概率.实验结果表明,文中算法在高故障比例的片上网络中优势明显,且能以相对较小的硬件开销换取平均吞吐量、平均延迟和数据包平均跳数等性能的大幅度提升.

针对嵌入式Cache的内建自测试算法

通过分析嵌入式Cache存储器中使用的双端口字定向静态存储器 (SRAM )和内容可寻址存储器 (CAM )的功能故障模型 ,提出了有效地针对嵌入式应用的DS MarchCE和DC MarchCE测试算法 ,解决了以往算法用于嵌入式系统时故障覆盖率低或测试时间长导致测试效率低的问题 利用MarchCE算法并结合Cache系统的电路结构特点 ,设计并实现了一套集中管理的内建自测试测试方案 此方案可以并行测试Cache系统中不同容量、不同端口类型的存储器 ,并且能够测试地址变换表 (TLB)的特殊结构 ,测试部分面积不到整个Cache系统的 2 %

基于自然语言理解的故障诊断方法研究

为解决知识规则推理故障诊断系统对用户输入限制的问题,提出了一种基于自然语言理解的二次回溯语义分词故障诊断方法,采用词频作为分词主要依据对用户自然语言输入进行分词切分,同时按邻近关系组词进行二次回溯处理,计算出故障征兆与规则的语义相似度,从而获得与故障字典的最佳匹配结果,使诊断系统不仅具备对用户自然语言输入处理的能力,而且具有自学习和诊断多故障现象的功能,将该方法应用于某大型设备故障诊断专家系统,取得了较好的诊断效果。

基于声发射技术的轨道车辆轮轴故障定位

首先对声发射信号进行小波变换信号去噪,通过巴特沃斯滤波器进行信号连续处理。对连续信号进行阈值比较,然后逆向寻找最大值以成第一波峰点。以第一波峰到达传感器的时间作为故障定位的依据。实验结果表明,该方法可以有效去除干扰,定位精度优于Gabor变换定位方法。

基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法

研究了一种基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数分量,然后将各分量的多尺度熵作为故障特征向量输入概率神经网络进行模式识别,实现了对损伤位置和损伤程度的诊断。将该方法与基于LMD时域统计量和神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了对比。实验结果表明,基于LMD多尺度熵和概率神经网络的方法能对滚动轴承故障进行有效的识别与诊断。

板级模拟电路仿真收敛性技术研究

电路仿真不仅应用于电路设计阶段,也用于电路故障诊断中。电路仿真结果能够为建立电路测试诊断知识库提供重要的参考信息。本文简要介绍了电路仿真收敛性的相关理论,分析了板级模拟电路直流分析和瞬态分析的仿真收敛性问题,深入探讨了电路仿真技术的原理和发展,重点研究了新的电路仿真算法,并将其应用于模拟电路仿真系统中。

泌阳凹陷断块油藏低阻油层解释方法研究

通常各沉积盆地低阻油层的形成都有必然的规律,而断块油藏低阻油层破坏了这种规律,使得解释评价难度加大。文章利用大量的岩电分析资料,同时结合常规测井资料和自然伽马能谱资料,针对断块油藏低阻油层的形成机理进行分析研究,认为形成河南油田断块油藏低阻油层的主要原因是岩石的矿物成分中长石含量高,并进行了含油饱和度校正方法的探讨研究。

基于SVM的柴油机故障诊断方法研究

介绍了基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法的原理和算法。利用小波包分解提取信号的特征参数,将特征送入故障分类器中训练。实验结果表明,当数据样本较少时,相比神经网络而言,基于SVM的故障分类器仍能正确分类多种故障。这种诊断方法具有算法简单、故障分类能力强的优点。

65m射电望远镜副面调整机构容错策略与工作空间边界识别

为使65m射电望远镜的Stewart型调整机构在发生单分支驱动故障时仍能正常工作,利用螺旋理论分析了故障时的机构自由度。根据机构自由度数大于任务自由度数的特点,提出了基于冗余自由度来实现机构容错运动的原理,计算并分析了L波段或S波段指向发生故障后机构的工作空间。提出了不规则工作空间边界的数字识别方法,实现了不规则工作空间边界对机构运动范围的约束。实验结果表明,利用该容错原理可实现单分支驱动故障时副面指向的调整。

《古汉语常用字字典》(修订版)引文勘误

商务印书馆出版的《古汉语常用字字典》(修订版)是一部曾获中国辞书奖一等奖而流布极广的字典,但其中却有不少失误。本文对其引文失误作了勘正。