利用信息理论实现故障的分级快速诊断

利用信息理论实现故障分级快速诊断的方法，可有效地减少故障诊断所需的检测点数。这里详细地介绍了利用该方法诊断故障的过程。     

基于分批估计算法的大坝监测数据融合

针对大坝监测系统的多传感器特征,为了综合评估大坝的工作性态,需要对多源信息进行互补集成,文中引入分批估计算法研究大坝监测信息的多传感器数据融合问题,通过算例分析表明,该方法简单可行,可用于工程实际中。     

数字黑河的思考与实践2:数据集成

数据集成是流域集成研究的核心环节,是发展、改进和验证模型的基础。介绍了"数字黑河"数据集成研究的进展:①定义了数据集成;提出数据库集成应具有数据的完整性、可获取性和有效管理3个基本特征;而模型数据集可根据流域集成模型对科学数据的需求,概化为驱动数据、参数集、验证和诊断数据三大类。②进一步丰富和完善了"数字黑河"信息系统;扩展了黑河数据库,较为系统地收集了黑河流域的基础地理数据、各类观测数据、科学试验数据和现有的模型数据集,在线数据量已扩充至1 000 GB,并且广泛共享。③介绍了模型数据集取得的进展及目前存在的问题;发展了制备高分辨率驱动数据的统计和动力降尺度方法;依靠数据融合方法制备了适用于模型的黑河流域土地覆盖图和土壤图。④指出了数据集成所面临的挑战和需要优先完成的迫切任务,核心是以发展流域集成模型为导向,进一步完善"数字黑河"信息系统,并且制备高分辨率和可靠的模型数据集。     

集成极限学习机的中小河流洪水预报方法研究

为利用水文现象相似性和极限学习机(ELM)集成学习提高洪水预报精度,提出了一种基于相似度匹配的集成ELM洪水预报方法(SM-ELM)。方法首先从多个ELM模型中,为每一个训练样本找到最优的ELM模型,然后从训练集中,为测试样本匹配出最相似的前k个训练样本,最后利用这k个训练样本分别对应的最优ELM模型,对测试样本采用加权平均法进行集成预报。为证明提出方法的可行性和有效性,以昌化流域的历史洪水为例进行了验证。结果表明,相对于单个ELM,集成ELM模型能有效地提高预测精度。从均方根误差上看,集成ELM模型性能比单个ELM模型提升了10%~15%。在三种集成方法中,SM-ELM能够以较少的模型数量获得较高且稳定的预报精度。     

数字黑河的思考与实践1:为流域科学服务的数字流域

多学科数据的收集和积累、多学科模型的集成以及现代化的观测系统是发展流域科学的必要前提。"数字黑河"是为黑河流域科学研究和流域集成管理而搭建的集数据、模型和观测系统于一体的信息化平台,是"数字地球"在流域尺度上的一次实践性尝试。数字黑河由数据平台、模型平台和数字化观测系统组成,其核心是观测、数据和模型平台中的信息基础设施建设,但同时也外延而扩展为以流域综合模型为骨架的各种应用。"数字黑河"已阶段性地完成了数据集成,在线数据量超过1 000 GB,并实现了完全共享,有力地支持了黑河流域的各项研究工作;在模型集成方面已初步建成了流域综合模型和空间决策支持系统。"数字黑河"的进一步构想是在e-Science的框架下将数据系统、观测系统、模型系统、信息发布系统、高性能计算及科学计算可视化集成为一个整体。     

3DGIS与BIM数据融合在城市轨道交通工程中的应用研究

目前BIM和3DGIS技术在城市轨道交通上的应用越来越广.BIM具有特殊的语义结构,现有的集成框架和方法在处理轨道交通BIM和3DGIS集成的应用中具有很大局限性.为解决BIM和3DGIS集成技术在城际铁路施工信息化管理中存在的问题,本文以杭州至富阳城际铁路工程为例,通过集成BIM与3DGIS技术,构建工程项目地上地下一体化智慧平台,开发了模型漫游、3DGIS与BIM信息的联动协同、工程进度管理、工程质量安全管理等深度应用功能,实现了BIM三维微观模型与3DGIS宏观场景的集成.     

地质灾害监测预警系统

正系统简介地质灾害监测预警系统是对一定区域或流域的潜在地质灾变体形变因素,灾变诱发因素及相关因素数据实时监测的基础上,运用灾变预警模型分析理论,结合区域地质气象信息数据,提供预测预警信息,并及时发布。系统架构示意图系统特点采用标准化、模块化设计、组网灵活、可扩展性好;支持固定式测斜仪、雨量计、裂缝位移计、孔隙水压力计、土压力计等多种常用监测传感器的集成、实现自动监删;适应野外全天候工作环境,具有较高的可靠性;     

城市区域三维地质结构模型建设与集成方法

大区域高精度城市三维地质模型可以实现多源数据有效集成,提升城市地质工作成果的可视化表达能力。本文剖析了交叉折剖面、多源交互式复杂地质体建模等适用于城市地质三维建模的技术方法,并对每种方法的适用性及优劣势进行了详细的描述。以GeoBGS平台为基础,利用不同数据模型的特点,通过标准化钻孔数据库、基准钻孔库、基准剖面库及地层模型的建设实现了通州区范围的土壤环境、地下水环境、地面沉降等多专题信息地质模型。将多专题地质模型进行集成显示和分析,构建了通州区域三维地质集成模型展示系统。为满足空间一体化表达的应用需求,通过空间配准、坐标系统转换及地下模型的拓扑修复,确保了地上地下一体化模型在同一坐标系下的无缝集成。     

应用于砂岩型铀矿找矿的遥感-航测信息集成模型构建

应用遥感-航测(航放和航磁)信息集成技术,针对砂岩型铀矿找矿的几个重要条件:如盆地内部构造、含矿目的层、水文条件和矿化条件,构建了构造、岩性、水文和矿化4种信息集成模型.将这4种信息集成模型应用于示范区,在已知的矿化地段得到的结果与实际勘探的成果符合较好,提高了预测的准确性.     

成熟勘探矿集区新一轮找矿：勘查战略创新及铜陵矿集区找矿实例

成熟勘探的矿集区非常有必要开展新一轮的找矿，但矿床模式的局限和大埋藏深度等困难制约了这些地区的预测性找矿发现。促进其预测性找矿发现的关键战略包括：勘查模型的创新、勘查技术的创新和各种信息的综合集成预测。勘查模型的创新必须包含基于地球动力学剖析的新成矿概念，动力学数值模拟是有效的创新手段之一；勘查技术创新的主要目的是加大探测深度和提高探测与解释的准确性，必须以详细可靠的地质资料为基础；综合信息集成是利用GIS和知识驱动及数据驱动的方法充分提取各种数据中的有用信息，集成为更加可靠的预测图。在这种思想的指导下，我们在铜陵凤凰山矿田进行了预测和勘查，并成功地发现了深部的隐伏矿床。     

人工神经网络与分析测试技术的研究与发展

回顾了人工神经网络研究的发展历程，简要介绍了神经网络模型与算法，对分析测试技术和相关学科中的人工神经网络研究及在流程控制、错误诊断、参数估计、传感器模型、模式识别与分类、环境监测与治理及光谱与化学分析中的应用等作了评述。引用参考文献１１３篇。     

自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。     

用于断层测量的温度补偿光纤外腔型法布里-珀罗位移传感器

针对光纤EFPI传感器通常尺寸很小,而断层尺寸相对较大,导致光纤EFPI传感器在待测断层处安装不便的情况,提出了一种可用于断层测量的光纤外腔型法布里-珀罗位移传感器.两根陶瓷插芯从陶瓷套管的两端插入构成EFPI结构,通过使用金属内管和金属外管,增大了光纤EFPI位移传感器的尺寸;并且金属外管的两端采用O型圈密封,因此该EFPI位移传感器能够防水防尘.为了消除温度对EFPI位移传感器的影响,两根金属内管采用了不同热膨胀系数的材料在结构上进行温度补偿.在温度连续变化的环境下,对腔长为718.39 m的EFPI位移传感器进行了测量.测量结果显示,经过温度补偿设计后,位移传感器的温度系数由0.14 μm/℃下降到了-0.04 μm/℃,并呈现过补偿.     

基于谱聚类的救援提升车故障诊断方法

针对救援提升车结构复杂、工况故障数据独立性差、故障诊断难的特点,提出一种基于谱聚类的半监督支持向量机救援提升车故障诊断算法。该算法利用谱聚类的思想挖掘原始故障数据的隐藏特征信息,有效区分不同耦合程度的部件系统中故障信息的独立结构特征。首先根据原始输入数据建立故障图谱,然后通过建立拉普拉斯矩阵获取更加符合聚类假设的核函数,最后,建立半监督支持向量机模型,利用梯度下降算法求解最终分类结果。将上述算法应用于XCA30＿JY救援提升车工况故障诊断系统,通过搭建真实仿真环境,对采集到的工况数据进行分类,获取最终分类效果。为评价其性能,分别与传统支持向量机及梯度下降半监督支持向量机进行比较。实验结果表明：提出的算法对于救援提升车故障诊断具有较好的分类效果,救援提升车工况故障分类错误率降低至10.2%,可有效解决复杂工况故障诊断难题。由于本算法具备任意样本空间聚类及非凸函数优化求解能力,因此,除可广泛应用于车载故障诊断系统外,对于数据分类、模式识别等方面具有普遍的应用和指导意义。     

煤矿智能化关键技术研究与实践

煤矿智能化是煤炭行业实现可持续发展的重要途径,为煤矿企业减人增效、安全生产提供有效保障,大数据、机器人、人工智能等新一代信息技术有力支撑了煤矿智能化建设。首先阐述了智慧矿山的设计思路,提出了智能化建设总体技术体系。然后,分析了通用异构型控制和数据处理平台、矿用巡检机器人技术、人工智能技术、故障诊断技术和智能穿戴等煤矿智能化关键技术的发展现状与趋势,梳理了智能化建设应用过程中存在的关键难题,并针对瓶颈问题提出了解决方法与未来发展趋势。研究基于模块化开发的通用异构型控制和数据处理平台,实现了底层终端的可重构和底层通信协议的统一,解决了数据孤岛问题;研究巡检机器人驱动模块监测、运动控制与精确定位等关键技术,基于多传感器融合技术实现机器人精确定位;研究人工智能技术在煤矿场景应用中缺少典型数据和与场景知识结合的问题,提出小样本学习技术有望推动人工智能技术在煤矿智能化领域的进一步落地应用;研究煤矿设备故障诊断技术,提出构建基于数据和知识混合驱动的设备故障诊断模型将有效解决过度维修和欠维修的问题;智能穿戴技术是解决井下关键岗位作业人员防护问题的关键,提出了由呼吸系统、传感监测系统、人机交互系统、语音...     

应用BP神经网络诊断全液压坑道钻机故障

将BP神经网络原理应用于全液压坑道钻机现场故障诊断。根据全液压坑道钻机的故障特点,选取能够表征全液压钻机状态的量,采用归一化的方法确定样本的输入和输出;通过对网络进行训练,获得具有一定泛化能力的网络;利用Matlab软件实现此种故障诊断过程,获得了正确的诊断结果。试验表明,该法有一定的实用性,对于建立故障自动诊断系统有重要意义。      

近断层强地震动预测中的有限断层震源模型

提出了近断层强地震动预测中建立活断层上设定地震有限断层震源模型的方法和步骤.首先,根据地震地质和地震活动性调查以及地球物理勘探等资料,确定活断层的空间方位和滑动类型; 然后,根据地震定标律确定活断层的宏观震源参数; 第三,将高强体模型与k平方滑动模型相结合,产生断层破裂面上的混合滑动分布.在此基础上,预测了与1994年Northridge地震断层类型、矩震级(M_w6.7)基本一致的设定地震的有限断层震源模型.最后,将预测的有限断层震源模型与基于地震学的、使用动力学拐角频率的地震动随机合成方法相结合,预测了1994年Northridge地震近断层12个基岩台站的加速度时程,并和实际记录进行了对比.结果表明,用上述方法和步骤建立的有限断层震源模型是可行、实用的.      

Windows的组网模型与网络故障分析

以Windods系列操作系统引起的网络故障为主线，对Windows的组网模型进行了简要的描述，同时以网络的软件故障分析为重点，较为系统地探讨了逐层剖析网络故障的方法，并把在网络故障诊断与排除中的一些实际经验介绍给读者。在案例中分析了由Windows98(第二版)引起的一个网络常见故障问题。     

盾构施工典型故障诊断初步研究

随着盾构技术的广泛应用,出现了一些典型事故,有必要在盾构施工过程中引入故障诊断技术,以避免类似事故的再次发生。从本质上讲,盾构施工过程中的故障诊断技术是个模式分类问题,可以借助BP前馈神经网络来实现。结合广州地区的生产实例,在对典型故障简单分类的基础上,对具体应用BP网络实现盾构机的故障诊断进行了分析和探讨。算例表明,应用BP神经网络进行盾构施工过程的故障识别与诊断是可行的。当然,为进一步提高故障诊断的效果,应加强对典型故障数据的积累并提高故障间的可分离度