基于DWT与SVM的风门开闭阶段识别方法

为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题，提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据，利用统计方法与DWT,提取各尺度子时间序列数据中的统计特征与隐含的波动特征，建立SVM风门开闭阶段识别分类模型。为进一步优化识别结果，基于重叠度(IoU)规则合并、修正、组合、取优分类识别结果，再根据相似准则建立长度方向取变率为2、整体相似比为1∶16的相似试验模型，开展风门开闭扰动试验，验证方法的可行性。结果表明：在测试集上的识别准确率较高，对于风门开闭时间的识别准确率可达到90.08%,风门开闭阶段的划分准确率可达到71.05%,优化滑动窗口尺度数量，可继续增加方法识别的准确率。     

抑制风力不确定扰动的缆机运行路径鲁棒优化

不确定性风力易导致缆机垂直运输过程中产生振荡效应，降低施工工效，甚至诱发安全事故。为抑制风力对缆机运行的不确定扰动，分析工期、机械使用效率和空间暴露风险等缆机运行路径优化目标及约束条件，运用鲁棒变换思想，将缆机运行路径规划问题抽象为多目标鲁棒优化模型，并采用交叉熵进化算法求解具有鲁棒性的帕累托前沿及缆机运行路径。案例结果表明，随鲁棒保守度增大，风力等随机性因素的影响不断增强，需要增加工期和降低机械使用效率，使空间暴露风险降低，表明所获得的帕累托前沿能够减小风力等不确定性干扰并满足工期、效率和风险等多目标需求。     

基于事故树法的链篦机-回转窑铁矿球团煤粉制备工艺火灾爆炸事故风险防范

链篦机-回转窑铁矿球团法是目前最先进的制造铁矿球团的工艺之一，该工艺具有投资性价比高、年产量大、产品质量好的优点，在国内外已经得到了极为广泛的运用。该工艺从经济和来源考虑，一般采用煤粉作为燃料。但煤粉制备环节常常发生自燃爆炸事故，严重威胁球团厂员工的生命安全。以武钢某球团厂为例，结合其工艺流程和所用煤种的技术指标，对其所有危险部位可能导致火灾爆炸事故的风险进行辨识，然后利用事故树找出导致煤粉爆炸事故发生的路径及导致煤粉爆炸的各基本事件的重要程度，从控制氧气浓度、预防电火花的产生和对CO浓度、压力和温度的监测等方面提出了阻断煤粉爆炸的措施，为保障煤粉制备工艺安全运行提供了参考依据。     

脚踏开关巧改进 及时停机保安全

水泥包装机运行时,包装操作工往旋转的包装机上插袋,一旦发生机械刮扯或人体失衡倒在包装机上,机旁开关及其急停按钮很难实现及时停机,容易发生机械伤害事故。通过脚踏开关改造,一旦人体失衡或出现意外,脚离开脚踏开关时包装机停机,实现了本质安全。在水泥生产企业,水泥库中水泥经输送斜槽、提升机送入水泥包装料仓,包装操作工人工插袋,再经十嘴旋转式包装机包装后,由接包清包皮带输送到装车机。     

基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测北大核心CSCD

为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度,建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例,首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理,以重构的综合指标作为模型的输入值;然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模,并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明:KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元,减化了建模过程的复杂性;所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型,证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。     

基于多分类GA-SVM的装配式建筑吊装作业安全预警分析

吊装作业是装配式建筑施工极为重要的一环，其在施工过程中的安全问题不容忽视。为了对装配式建筑吊装作业安全预警进行研究，以“4M”理论为出发点，提出一种基于GA-SVM的吊装作业安全预警模型，将遗传算法与支持向量机融合，提升模型的分类准确率。将支持向量机的二分类问题拓展到四分类问题上，并以实际工程案例加以验证。结果表明：通过GA与SVM结合建立的模型精度较好，实验预测结果与实际结果较为吻合，可以为装配式建筑施工的安全管理提供可靠的决策支持。     

考虑速度变化的飞机尾流间隔动态缩减研究

针对现有的静态尾流间隔缩减研究没有考虑进近阶段前后机速度变化这一缺点，提出一种进近阶段动态尾流间隔缩减研究方法。首先，对前后机进近阶段广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast, ADS-B)数据进行分析，提取数据中的速度参数，并按速度变化趋势进行精细化分段。然后，基于前机尾流模型以及后机响应模型对不同分段的后机在ICAO(International Civil Aviation Organization)规定间隔下遭遇尾流时的升力变化、滚转力矩以及滚转力矩系数，并与安全指标进行对比，以验证安全性。最后，根据临界安全指标计算得到不同时刻前后机的最小尾流间隔。结果表明：按动态间隔缩减计算方法计算的最小间隔比ICAO的间隔标准缩减了44.5%,比静态缩减后的最小间隔缩减了11.3%;在后机开始减速时刻，动态方法计算的最小间隔比静态方法计算的结果更大，静态间隔缩减方法存在间隔过度缩减的问题。     

改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用

埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响，因此腐蚀数据存在不稳定性，会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度，故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维，提取关键影响因素；其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题，利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证；然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ²和惩罚因子C的最优解，同时选取RBF核函数，使其预测性能达到最优，最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明：优化后模型精度得到了极大的提升，且均优于其他模型，证明该模型鲁棒性较好。     

基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在"吸收谷"与"反射峰",基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。     

球团烟气SNCR/SCR联合脱硝喷枪位置优化设计

介绍了以氨水为还原剂，SNCR/SCR联合脱硝在某年产120万t链篦机-回转窑球团烟气上的模拟应用。利用CFD技术重点分析了链篦机PH段及SCR反应器内烟气流场，探索喷枪最佳安装位置。结果表明，在链篦机PH段B区开孔，标高为22.1 m/21.5 m是相对较好的布置方式；在SCR反应器入口烟道段，喷枪应安装至烟道中部，间隔1.2 m，效果最佳。该模拟研究为今后球团烟气的改造提供了理论基础。