基于GA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法研究

在滚动轴承故障诊断研究中,常采用时域、频域或者时频域分析方法对振动监测数据进行故障诊断。时域中的无量纲指标因对故障敏感,而被广泛运用于机械故障诊断中,但目前无量纲指标在诊断过程中存在严重重叠问题,造成诊断准确率低。为了解决这个问题,研究了基于互无量纲指标和支持向量机(SVM)结合的滚动轴承故障诊断方法。针对SVM对参数依赖性强,且在参数选择上没有系统理论而导致欠学习或过学习的问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用遗传算法进化搜索原理,以预测的准确率作为适应值,对SVM参数进行寻优,从而得到较优的支持向量机分类模型。实验表明,基于互无量纲指标和GA-SVM算法的故障诊断方法能够准确地识别旋转机械滚动轴承的状态。     

基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型

在阐述支持向量机的基本原理、二值分类和多值分类技术及各自特性的基础上，结合洪水灾情综合评价中受自然环境、社会经济等诸多因素的影响且实测样本资料较少的特点，以及目前已有评价模型不能或难以解决的小样本、“过学习”、局部最小等实际难题，提出了基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型，并应用实例进行了验证。研究结果表明，此模型和传统的灾情评估法、人工神经网络评价模型一样有效合理，并且模型运算时间比人工神经网络模型要短。因此，不仅为洪水灾情综合评估提供了一种新的模型，而且由于支持向量机遵循统计学习理论中结构风险最小化的原理，具有解决有限样本、非线性及高维识别中的优势，必将比其他传统的评价模型得到更广泛的应用和发展。〖     

提高安全工作整体水平的探讨与实践

介绍了运用人－机－环境系统原理，努力提高安全工作整体水平的经验和做法。     

2012年《中国安全生产科学技术》征订启事

《中国安全生产科学技术》是刊载安全生产科学技术与管理成果的综合性学术期刊。入选中文核心期刊、中国科技核心期刊,并被国际三大著名检索机构之一的美国化学文摘数据库收录,在国内外具有广泛影响力。     

基于决策树支持向量机算法的船用设备故障诊断

目的 提高船用设备的智能化水平,增强船舶的安全性、可靠性,对船上设备进行状态监测,并基于监测数据对设备健康状况进行评估,对可能存在的故障工况进行识别.方法 通过采集机舱内的振动数据,对数据进行预处理、快速傅里叶变换,提取1/3倍频带特征,将倍频带谱信号作为特征向量,利用支持向量机算法进行模型训练及分类.对于船上多种工况及可能存在的多种故障类别,采用决策二叉树方法,提出一种快速、准确的状态监测及故障诊断策略.结果 在实验室工况下识别准确率接近100％.结论 该方法能够对船用设备进行状态监控、故障诊断、健康评估等提供支持,为设备检修、传感器布置等决策提供依据.     

我国首型长航时无人机用涡轮增压内燃机研制成功

近日,我国首型高空长航时无人机用涡轮增压内燃机通过评审,该内燃机由北京动力机械研究所研制。评审通过标志着我国首型长航时尤人机用涡轮增压内燃机研制成功并实现定型。一些发达国家早在上世纪八十年代就开始研制用于高海拔环境下的涡轮增压内燃机,并因其具有经济性良好、高空推重比高、油耗低等技术优势,被广泛应用于无人机动力。     

高温对机织布玻纤覆膜滤料耐折性能影响实验研究

为研究机织布玻纤覆膜滤料耐折性能,通过实验研究在不同温度、不同加热时间下高温老化对机织布玻纤覆膜滤料耐折性能的影响。结果表明:随着温度升高、加热时间延长,滤料耐折次数下降趋势明显,2#滤料耐折次数随温度和作用时间下降趋势最明显。红外光谱结果也表明,900~1200 cm^(-1)频段内透射率随温度升高和加热时间的延长有下降趋势,即耐折次数与玻纤官能团对应的频段处透射率呈线性正相关关系。因此,在现场使用中应控制温度,避免机织布玻纤滤袋在高温工况下工作。     

复合岩层中主要硐室联合支护浅析

<正>控制复合岩层巷道围岩变形,一直都是深井建设中的普遍难题。根据施工中遇到的复杂地质条件,摸索出经济合理的巷道支护技术,对矿井的安全高效生产具有重要的现实意义和工程应用价值。通过对长春羊草煤业股份有限公司一矿井下主要硐室支一、联合支护的可行性     

基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测

就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。