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[期刊论文] 史一明 程健 陈自强
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CSTPCD 北大核心
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摘要:在训练数据缺乏的情况下,为了提高支持向量回归机(SVR)对滚动轴承可靠度的预测精度,提出了一种基于威布尔线性回归(WLR)组合可靠度模型结合粒子群人工鱼群-支持向量回归机(PSO-AFS-SVR)的预测方法.首先,使用威布尔统计模型与线性回归(LR)的组合模型作为可靠度模型,利用测量滚动轴承振动信号的加速度计频谱,依据峰值频率分布的变化,分割其性能衰退的各个阶段,对每个阶段单独建模,以便最大程度地挖掘小样本信息;其次,采用k-折交叉验证(k-fold)的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MAPE)之和作为适应度函数,利用PSO-AFS优化SVR参数,提高其泛化能力和预测精度;最后,采用滚动轴承全寿命周期试验数据进行了验证试验.试验结果表明,所提方法可以对滚动轴承的可靠度进行更准确的预测....
[期刊论文] 桑成 程健 史一明
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CSTPCD 北大核心
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摘要:为了解决闭环全生命周期管理系统中知识相互独立、无法共享的问题,针对闭环全生命周期特点,提出了一种知识集成与语义标注方法.首先,简要阐述了闭环全生命周期管理系统中知识集成与语义标注的内涵;其次,利用本体技术对低温等离子体设备构建了多维度、多层次知识集成框架;然后,在此基础上,给出了知识文档语义标注流程,设计出一种文档语义向量与本体语义向量的提取与匹配计算方法,完成了低温等离子体设备中一个子系统的知识文档语义标注.设计测试实验并进行验证,实验结果表明,利用闭环全生命周期管理系统中的知识文档数据集进行语义标注,平均准确率达到84%,平均召回率达到79%.所提知识集成与语义标注方法可以实现知识文档在闭环全生命周期管理系统中的共享与重用....
[硕士论文] 史一明
控制科学与工程 中国科学技术大学 2018(学位年度)
摘要:近年来,工业设备地大型化、复杂化愈发明显,海量的反映运行过程机理和运行状态的数据也随之产生,如何利用这些海量数据来满足日益提高的系统可靠性要求已经成为亟待解决的问题,其中数据驱动的故障预测方法成为重要的解决手段,近年来愈发得到人们的重视。但数据驱动方法往往受限于历史数据,一旦实际运行环境发生变化,其预测性能也随之波动;随着物联网、信息通信等技术的不断发展,利用相关技术和标准,可以消除设备全生命周期各阶段间的信息“壁垒”,形成产品设备全生命周期信息流和知识流的闭环管理,闭环全生命周期管理(Closed-loop Lifecycle Management,CL2M)为解决该问题开辟了新的途径。
  本文通过对数据驱动故障预测方法与CL2M系统中关键问题的研究,设计出CL2M系统中故障预测维护架构,提出动态建模算法,实现了具体的子系统层解决方案。论文的主要工作内容如下:
  1、分析了CL2M系统中产品设备使用阶段数据的特点,设计出故障预测维护架构。首先概述了CL2M系统架构及研究内容;然后分析CL2M系统中数据的特点和数据驱动故障预测方法在实际应用时的不足,在此基础上分析两者的结合点,强调数据驱动故障预测方法在CL2M系统中应用的必要性;最后设计出CL2M系统中故障预测维护架构。
  2、研究了数据驱动故障预测流程。介绍了经典的支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)算法和新颖的梯度提升树算法XGBoost,为验证CL2M故障预测维护架构的通用性奠定基础;为提高预测模型性能,引入了人工鱼群粒子群(Artificial Fish Swarm-Particle Swarm Optimization,AFS-PSO)混合优化算法。
  3、在CL2M系统中故障预测架构的基础上,突破adaboost算法仅能应用于自身训练数据的限制,提出CL2M系统动态建模方法,完成预测模型更新环节,实现CL2M动态建模,进而设计出子系统层的故障预测实现方案;在数据驱动方法建模流程的基础上,分别考虑故障诊断和故障预测的不同场景,实现了CL2M故障诊断动态建模与CL2M故障预测动态建模。
  4、对CL2M系统中故障预测架构子系统层的故障预测进行实验测试。引入了IEEE PHM2015Prognostic Challenge数据集和NASA Ames锂电池数据集,分别基于SVR和XGBoost算法,及AFS-PSO优化算法,具体实现了CL2M故障预测动态建模;最后与其余4种建模方案进行对比,两个实验的结果均表明了本文提出的CL2M动态建模方法的优越性。
[专利] 发明专利 CN201610272087.7
摘要:本发明涉及一种基于红外相机图像处理的输电线弧垂测量方法,方法步骤依次包括对测量现场、红外相机进行标定;通过红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息,对图像进行处理,提取观测点的像素坐标;得到的处理后的图像数据进行计算,得到输电线路的弧垂;判断输电线弧垂是否在安全范围,若输电线弧垂不在安全范围,将信息发送到监控终端,监控终端接收信息后并输出报警信息;若输电线弧垂在安全范围内,返回红外相机获得弧垂观测点附近的图像信息步骤。本发明方法计算模型简洁,可以对输电线弧垂进行全天候、实时在线监测。实施本发明组建系统所需设备较少,性能可靠,结构简单,成本低廉。
[专利] 发明专利 CN201610272144.1
摘要:本发明涉及一种基于超声波测距的输电线弧垂测量方法及系统,系统包括固定在输电线上的超声波测距仪,所述超声波测距仪中的超声波发射头指向下方,该发射头的指向所在地面设置成水平基面,超声波测距仪向水平基面发射超声波,并采集接收水平基面反射回的超声波,将采集的信号进行计算处理并将相关信息反馈至监控终端,监控终端接收到信息后进行进一步的处理,并输出报警信息。超声波测距仪固定在输电线上,超声波测距仪中超声波发射端竖直指向下方,正下方地面设置水平基面,确保可以接收到超声波回波,提高了检测的可靠性。由于利用的是超声波测距的方法测量输电导线弧垂,超声波测距仪的价格相对低廉,可以做到大规模使用。
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