基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法

智能电能表故障多分类对于制定合理及时的智能电能表检修计划具有重要意义。针对智能电能表故障多分类问题,采用支持向量机构建多分类模型,所建立的模型提取智能电能表的输出电压、输出电流、输出功率、功率因数误差等数据作为分类依据构建多维空间,考虑包括误差超差、直流电流开路、直流电压短路、控制回路短线在内的智能电能表模式识别故障分类。通过所建立的模型依据有限的样本信息在复杂性和学习性之间寻求平衡,对智能电能表多维度运行信息在超平面之间进行最佳分类从而进行故障分类,通过引入一类对多类的最优分类平面集进行改进从而适用于多分类模型。采用混沌粒子群算法针对所建立的基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法进行求解流程设计。再通过对某配电台区智能电能表故障分类问题采用所建立的模型进行仿真,验证了模型的合理性。

综采面双滚筒采煤机的常见故障及其处理措施

结合某矿工作面的回采看,所应用的MG300/700-WD采煤机经常出现运转故障问题,主要涉及到液压系统调高失灵、截割部油温过高、采煤机牵引力不足、采煤机摇臂升降失效和采煤机变频器故障等方面,使回采面作业质量受到影响。为此,先阐述回采工程案例,然后分析MG300/700型采煤机的结构及原理,最后基于常见问题进行针对性的故障处理,以期望可以有效控制采煤机的故障率,提高采煤机的运转质量。

重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对重轨生产线中重轨表面缺陷在线检测的困难,提出了基于机器视觉检测的系列关键技术,包括缺陷成像机理、多CCD组合采集器、图像处理技术、基于多空间的缺陷参数提取等。通过图像校正、基于支持向量机(SVM)的直线(面)边缘搜索算法和缺陷特征参数提取等核心技术,可获得完整的重轨全表面的图像,其提纯的缺陷特征参数可以进行模式识别。实验验证表明,采用上述关键技术对重轨表面常见的缺陷识别,正确率在80%以上,达到了工程检测的需要。

基于三维曲面的抽水蓄能电站机组故障预警模型

深入分析了影响抽水蓄能机组运行状态的有功功率、工作水头等关键因素,确定了机组的健康标准状态,提出了综合考虑有功功率、工作水头作用,能够自适应抽水蓄能机组工况变化的故障动态预警模型。实例分析表明,该模型可以实现抽水蓄能机组的在线安全评估,能及时准确地预警出机组异常(故障),有很好的实用性。

热态重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对目前热态重轨表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测系统。利用多线阵CCD摄像机采集图像,根据重轨几何特征及其缺陷高频区域特性,对重轨进行了六视角拍摄,然后在图像工作站中进行各种图像处理。系统采用改进的Hough变换提取特征缺陷,针对SVM算法训练速度慢的特点,利用模糊Kohonen神经网络对重轨表面缺陷进行分类。采用上述机器视觉检测关键技术对热态重轨表面进行缺陷识别,提高了检测速度,且正确率在85%以上。

基于粒子群优化支持向量机的水面无人艇故障诊断

通过故障诊断对水面无人艇（USV）潜在的故障进行预报、分析和判断，从而及时调整控制策略以抑制故障的继续发展，为消除故障和维修设备提供准确的技术支持。支持向量机（SVM）在解决小样本、高维度和非线性模式识别问题中有独特优势，而最佳的属性参数却很难直接得到。粒子群优化算法（PSO）具有全局搜索能力和易于实现的优势，将其应用到SVM属性参数的优化选择中。USV故障诊断实例分析结果表明，PSO—SVM的故障诊断精度高于BP-NNs、GS—SVM和GA-SVM，适用于USV故障诊断。

煤矿安全事故预警管理系统研究

作为重要能源之一,煤炭在我国国民经济发展中占据着十分重要的地位,为确保工业的健康有序发展奠定了坚实的基础,同时也是实现新时期可持续发展战略目标的重要保障。我国的煤炭消费量较高,约占能源消费总量的3/4。为保证煤炭产业健康发展,必须确保矿井安全。文章主要对矿井安全系统中的煤与瓦斯突出、地下煤层重构及地表沉陷等方面的突变、再生核神经网络以及支持向量机等基本原理加以介绍。

德国SIRONA牙科曲面断层X线机检修

德国SIRONA牙科曲面断层X线机是牙科重要设备之一,具有操作简便、检查范围广和低放射剂量等优点,从而被广泛的应用于临床。本文通过分析检修德国SIRONA牙科曲面断层X线机一例常见开机传感器报错,无法定位,不能通过自检的案例,为牙科曲面断层X线机的维修提供借鉴经验。对于上述故障,通过静态测试、执行测试和侧位测试断定故障为卡簧磨损脱落,重新调整位置并固定后,设备正常运行。此维修实例对于牙科曲面断层X线机日常维护维修具有重要的借鉴意义。

应用SIFT_BoW和HIK_SVM的行星轮齿面磨损故障诊断

行星轮齿面磨损故障信号具有特征薄弱、特征量少等缺点,对其进行故障特征识别较为困难。本文中提出一种新的方法:首先,将原始振动加速度信号幅值作为像素点构造灰度图像,检测灰度图像的特征点并对检测出的特征点向量描述;然后将灰度图像的特征描述向量聚类,构建词袋模型;最后用直方图相交核支持向量机算法对其进行分类。该方法不但不需要对原始信号模态分解和降噪处理,还可以提取出大量的信号特征,提高了故障特征识别的效率和准确率。对正常轮齿、2个齿面磨损和3个齿面磨损故障进行了诊断实验,准确率高达98.55%,实验结果验证了所提方法的有效性。

自由曲面数控加工中端铣刀过切故障监控

本文主要阐述小波分析法在数控加工中的应用,以及在应用小波分析法避免过切现象发生的同时,更详细地了解故障发生的原因,为今后工作提供借鉴。

1000t精锻机锻造箱箱体修复

阐述了1000t精锻机工作原理,分析了精锻机箱体存在的问题,提出了修复方案,实施后达到了预期效果。首次解决了1000t精锻机箱体国内修复难题。