基于ADAMS仿真平台的自行火炮故障仿真预测方法

针对故障仿真预测技术的现状和发展,分析了ADAMS仿真平台和专家系统的优缺点.根据自行火炮系统结构的特殊性,提出基于ADAMS(Automatic Dynamic Analysis Mechanical System)仿真平台和专家系统的故障仿真系统的建模方法和设计思想.仿真过程根据用户输入的初始状态真实体现出系统在服役状态的量变,产生动态模糊关系矩阵,并由动态模糊综合评判得到系统可能出现的故障,由预测结果调用知识库中的诊断知识产生实际发生的故障部件.这样建立的仿真模型不仅能表达领域对象的动态属性、行为特性,又能表达专家的经验、判断决策等知识,还具备较强的数值计算及过程控制能力.     

影响电梯安全运行的因素

作者针对涉及在用电梯安全运行的主要故障原因作了一些分析研究。本文分析了电梯安全运行的要素,通过系统的分析、处理,判断出电梯是否有隐患存在以及不安全的类型,便于及时采取措施,减少损失。具有预测、预防电梯事故和潜在故障的作用。     

怠速不稳飞轮“错”

轿车在高速公路上出现怠速不稳的现象,原地空负荷急加油,能听到进气口处有明显的回火现象,总体感觉是大负荷时故障明显。预测油路故障,针对油压系统进行快速检查。模拟故障状态,挂上前进挡,踩住制动,加大了发动机负荷,故障就容易显示。再从油压测试口接上油压表,在发动机出现加速不畅的时候测量油压,完全符合技     

基于FTA-SPA耦合方法的生物质气化站安全评价与预测

利用集对分析的联系度将系统或元件介于故障与非故障之间的状态体现出来,通过对差异度采用特殊取值法分析系统安全程度,表明安全管理与日常维护的重要性。并用集对分析的集对势、悲观势对生物质气化站的安全状况发展趋势进行预测,为生物质气化站的安全评价和预测提供新思路和途径。     

基于改进逻辑回归的电网覆冰故障预测研究

电网覆冰由于湿度、温度、海拔等因素可形成不同的覆冰类型，电网系统故障水平会根据覆冰类型的差异而变化。传统的电网覆冰故障预测多聚焦于覆冰厚度与电网故障的内在联系，忽略了覆冰类型对电网故障的影响作用。为解决这一问题，提出了一种改进的逻辑回归多分类算法，通过将拟合出的回归函数值输入Softmax函数转换为多概率形式实现对覆冰类型的分类，根据数据有无覆冰类型的划分，分别在不同的机器学习算法下对电网覆冰故障进行预测比较。经试验，采用改进逻辑回归算法预测覆冰类型的准确率达88%,电网故障预测的准确率较无覆冰类型下的预测在改进逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法(Na6ve Bayes, NB)、K近邻、支持向量机算法(Support Vector Machine, SVM)中分别平均提高了5.3%、21.7%、7%、5.3%,研究表明，改进的逻辑回归算法可以准确预测电网的覆冰类型，提升电网故障预测的准确率。     

基于运行场次用时误差的载人设备故障预警可视化研究

针对国内游乐设施行业载人设备运行状态监测不够完善、故障诊断多数情况下需要依赖技术人员经验的现状,分析了基于机理模型、基于知识和基于数据驱动的载人设备故障预警方法,研究了载人设备故障预测的多元线性回归算法,并利用矿山车的时间系数、人数系数、温度系数,建立了矿山车载人设备的多元线性回归模型。通过矿山车15个同步点区间用时预测案例,在可视化平台上显示预测和实际运行曲线,实现了对矿山车或过山车类载人设备运行故障的有效预警。     

证据实时更新的海上平台采油树系统动态风险评估方法研究

海上平台采油树系统是油气生产的重要设备之一。为研究证据实时更新的采油树系统动态风险评估问题,提出了基于动态贝叶斯网络、物元理论和证据理论的海上平台采油树系统动态风险评估方法。首先,根据采油树结构组成和故障率等,建立动态贝叶斯网络结构模型和参数模型;其次,依据物元理论对各故障模式的失效后果进行量化分析;最后,将新加入的证据转化为风险区间,计算采油树系统的风险区间,并对风险进行预测。以某采油树为例,对构建的模型进行了实证研究。结果表明：失效后果最严重的关键部件是采油树本体;对于采油树系统的各类阀门,最主要的故障模式是开关故障和阀门外漏;随着新证据的增加,风险区间的不确定性减小;采油树系统的套管翼阀、节流阀和地面安全阀风险偏高,需要采取相应的预防措施,以保证采油树系统的安全可靠运行。     

基于随机森林的阻变型通风网络故障诊断方法*

为了在矿井通风网络发生阻变型故障时,能够快速准确判断出故障位置和故障量,提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理,构建基于随机森林的故障诊断模型,并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量,通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机森林和决策树的故障诊断准确率进行对比,研究结果表明:随机森林较决策树故障准确率有进一步的提高,并发现故障地点失误诊断多是相邻巷道,在一定程度上工作人员对故障地点的判断并不受其影响。     

基于支持向量机的电梯制动器智能监测预警系统

为减少电梯制动器故障引起的安全隐患,建立了制动器智能监测与故障预警系统。通过非接触式测量方法采集制动器抱闸间隙、闸瓦磨损量、制动距离、制动器线圈电压、曳引机工作电流、制动器工作温度和噪音等关键参数,对这些运行参数进行实时监测。利用系统采集少量样本数据,通过小波包分析提取监测数据的能量特征值和特征向量,建立制动器的健康模式库,然后对系统实时监测的数据信号进行特征提取作为测试数据,利用支持向量机(SVM)聚类分析给出机器的运行状态,对制动器可能发生的常见故障(制动力不足、制动器卡阻、带闸运行等)进行诊断和预测,并根据预测结果进行预测性维修,将制动器故障消除在萌芽状态,避免造成事故,保障电梯安全运行。     

构建高可用的公安视频图像信息数据库接口服务

本文论述了高可用服务的定义实现及工作方式,提出了构建公安视频图像信息数据库高可用接口服务的技术方案。首先,使用Keepalived实现管理节点的高可用;其次,使用Nginx实现接口节点的高可用;最后实现了接口集群的运维管理系统用于预测处理、定位分析集群的故障。     

高校事故非线性灰色预测模型及应用研究

通过调查和分析表明,近几年来湖南省高校事故中学生非正常死亡由自杀、交通、溺水等7项因素组成,且统计数据信息偏少。笔者将影响湖南省高校事故学生非正常死亡人数的各项因素作为一个系统,应用系统灰预测理论建立高校事故系统灰预测模型;将原始建模数据序列经过方根变换和数值初始化处理后,适合于建模的要求,构造GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型;通过建模事中和事后的检验,预测湖南省2007年高校事故学生非正常死亡人数,预测值与实际值相差较小,模型精度较高;高校事故非线性灰色预测模型,为高校事故预测提供了一种应用方法并有一定的指导意义。     

事故预测数学模型的研究与实践

依据收集统计的、真实可靠的事故数据,运用数学方法及建立的多种事故预测模型,在工作中理论与实际相结合,提出并建立了事故预测数学模型,给出具体方法与步骤,以及应用中应遵循的原则和规律,从而做到对将来发生的事故未卜先知,用以指导安全生产活动,预防事故发生。同时,根据我国近18年来各类事故死亡人员的数据建立事故预测数学模型,并运用确立的最佳事故预测数学模型而预测出的事故数据,探讨我国伤亡事故发生的趋势。     

GIS技术在瓦斯动力灾害预测中的应用

GIS系统是一种重要的空间信息系统,可以采集、存贮、管理、描述和分析与空间和地理分布相关的数据,适时地提供多种空间和地貌的信息.本文结合平顶山矿区的生产实际,将GIS技术引入煤与瓦斯突出区域的预测中,建立相应的信息管理系统,提高了信息处理水平.     

基于神经网络的尘肺病预测模型研究

针对尘肺病对人体的危害这一现实,本文通过建立神经元网络模型,开发了神经元网络预测系统,利用预测模块对获得的尘肺病发病数据进行了学习并以此形成了稳定的预测模式,以某矿尘肺病发病情况为例进行了评价;结果表明神经元网络模型克服了传统预测模型须建立函数的难题,且预测精度较度,具有重要理论与实际应用价值.     

安全控制系统的设计思想

介绍了安全控制领域的国际标准IEC61508.给出了安全整体性要求的4个等级(SIL)相应的技术指标.从硬件故障的控制、系统故障的避免及安全系统软件的设计3个方面阐述了安全控制系统的设计思想.对硬件故障控制中的1oo2D和2oo3系统进行了比较,给出了相应的SIL计算方法.针对避免系统故障,提出了系统设计的6条原则和方法.介绍了 3种面向过程控制和对实时性要求较高的安全系统软件的设计方法.     

高速公路紧急救援决策支持系统的设计

以高速公路紧急救援管理现状为基础,阐述高速公路路网紧急救援决策支持系统的新需求;应用面向过程的方法,设计满足新需求的系统的总体结构、服务功能、数据流图和软件开发支撑环境;将智能交通系统中视频检测、优化调度、智能控制、GPS定位与导航等新技术与系统服务功能相结合,探讨了应用紧急事件检测、交通事故确认、紧急救援调度与交通管制、行程时间预测和最佳救援路径计算等相关的实施方案。应用Web-GIS和B/S网络结构技术研发应用软件,实现了区域路网各个紧急救援职能部门的信息共享和交通紧急救援决策支持的区域性管理。     

系统安全预测的本质与组合预测

详细分析了系统安全预测的内在规律性、有效时间长度及有效性等方面的问题 ,提出了安全预测的本质就是建立系统安全可预测的思想。并针对目前的安全预测方法 ,提出了组合预测法 ,以提高安全预测的精度和准确性     

单变量灰色预测模型在煤矿开采沉降预测中的对比分析

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识,建立基于贫信息的传统GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型、时序残差GM(1,1)模型,又建立基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzⅠ和灰色LogisticⅠ模型与具有相对误差的灰色CompertzⅡ和灰色LogisticⅡ模型,并将其应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的实际预测分析中,对该矿2007年度1—10月的地表高程损失量进行灰色生成后,建立了7种灰色预测模型。根据其预测值的精度检验结果对比分析表明,所建立的7种模型均为一级(好)模型,且灰色CompertzIⅡ和灰色LogisticIⅡ模型远优于传统GM(1,1)模型,预测精度高,可靠性强,对煤矿开采的复垦规划有重要指导作用。     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

灰理论在企业职工工伤事故频率预测中的应用

简述了灰理论中GM(1,1)动态预测模型的特点及其建模过程,并将其应用于企业职工工伤事故频率预测中。经检验,模型的精度良好,预测结果可靠,有利于企业发现和掌握安全生产规律,以及对生产的未来状态作出科学的定量预测。通过实例验证了该模型的有效性。