车辆变速箱故障诊断的发展现状与展望

车辆在运输过程中,一旦变速箱发生异常或故障,则导致变速箱失效而发生事故。以车辆变速箱为对象的故障诊断技术属于旋转机械故障诊断技术的应用领域,是基于机械故障诊断技术的发展而发展起来的产物。为此,简要介绍了国内外车辆变速箱故障诊断的发展现状和存在的问题,并对未来的车辆变速箱故障诊断研究与应用的发展方向进行了探讨,从而为我国的农用车辆故障诊断的发展提供一定的参考。     

马蹄形过水断面正常水深计算的遗传算法

马蹄形过水断面是无压输水隧洞中常采用的断面形式之一 ,因其几何形状复杂 ,水力计算困难。目前常采用的方法有试算法、图解法和迭代法 ,这些方法由于计算量大且精度不易保证 ,不便于在生产实践中应用推广。将马蹄形过水断面正常水深计算转化为非线性优化问题 ,采用实数编码的遗传算法进行求解 ,实例计算表明该方法精度高、通用性强、操作简便 ,便于在生产实践中应用。     

格尔木水电一分厂微机监测与故障诊断

简介了全分布式控制网络构成的水电厂微机监测系统的结构、功能和故障诊断系统。它不仅能实时监测机组运行参数，且可对事故做出快速反应，大大提高了水电厂安全运行水平。由于网络采用总线拓扑结构和真正的全分布方式，因而在老电厂的技术改造中，不仅运行可靠、抗干扰能力强，且布置安装简便，投资省。     

基于改进PSO算法的电机控制系统PID参数优化

粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)作为一种新型的随机优化方法,其算法结构简单,鲁棒性强,在组合优化和自适应控制等领域的非线性优化中有着广泛的应用前景.为此,提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于电机控制系统的PID参数优化设计.仿真结果表明,利用改进PSO算法优化的PID参数能有效改善控制系统的性能指标.     

优化运行理论在泵站综合自动化系统中的应用

利用改进的神经元网络构建了泵站流量以及效率预测模型，并利用改进的遗传算法构建了泵站优化模型。将这两个模型应用到泵站综合自动化系统中，可以完成对泵站流量及效率的准确预测，并在此基础上实现泵站的优化运行。讨论了泵站优化运行理论在泵站综合自动化系统中应用的步骤和方法。     

调速器主配中位自动诊断及智能纠偏技术研究与应用

液压随动系统主配电气中位未整定准确和温漂作用是调速器系统出现主配频繁调节的主要原因之一。技术人员对调速器液压随动系统进行深入的理论研究,提出了静态平衡理论和主配中位纠偏原理,探索出了主配电气中位自适应方法,进而通过调速器电气控制系统自适应控制功能软件开发,实现了主配电气中位自动诊断及智能纠偏功能,并通过真机测试验证其功能效果,完美解决了液压随动系统主配电气中位未整定准确或由于温漂作用导致的调速器系统主配频繁调节问题,保证了机组和电网安全稳定运行。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

泵站系统故障诊断智能PETRI网

以往应用系统故障诊断模型行为PETRI网中规则的可信度为固定常数，由于泵站工作状况在改变，因此，应用在泵站系统时，提出了以谓词变迁网（Pr／T－PN）存储知识，智能推理计算重要规则可信度的方法，并给出了明确的定义。以轴流泵出现动力机过载情况为例，说明了泵站系统故障诊断智能PETRI网的构造和诊断方法。     

参数投影寻踪模型在农村公路交通发展综合评价的应用

农村公路建设是农业和农村经济赖以发展的重要基础设施．是推进社会主义新农村建设的重要内容。通过对各个省份农村公路建设的综合评价，可以找出各地区农村公路发展规模的差距，并指出优先发展的指标。以往的评价多采用模糊综合评判技术，不可避免地存在人为赋予权重的干扰，导致评价结果的出入。为此，采用新兴的降维技术一投影寻踪评价模型，通过改进遗传算法来优化投影寻踪模型多维参数．建立了4省农村公路交通发展的基于改进遗传算法的参数投影寻踪综合评价模型。有效地克服了主观赋予权重的干扰．取得了满意效果；同时，指出了各个省份发展农村公路建设优先考虑的指标顺序，为该方面研究提供了新的思路与研究方法。     

基于改进型PSO算法的汽车转阀参数优化

提出了基于模拟退火(SA)修正的改进型粒子群算法(SA-PSO)的转阀参数优化方法。建立了整车动力学模型、转向系统模型、高速"路感"模型和转阀能耗模型,并对模型进行了验证;给出了低速转向轻便性、高速转向"路感"和能耗的量化指标;提出了以轻便性、"路感"和能耗量化指标的平方和根最小值为目标函数,以各参数取值范围为约束条件的最优化问题;构建了基于模拟退火修正的改进型粒子群优化算法(SA-PSO)的自适应度函数,运用改进型粒子群算法获得了转阀参数的全局最优解;SA-PSO与PSO的优化结果对比表明,SA-PSO的全局收敛性强、收敛速度快;通过优化参数与另外两组参数双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗仿真验证了优化方法的有效性和优化结果的正确性,最后分别进行了转阀参数优化前、后的双纽线、高速中间位置小转角转向、转阀能耗试验,结果表明,优化后的转阀使转向轻便性、高速转向"路感"和节能性均得到改善。