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基于SVM的空调系统智能故障诊断研究

安全与环境工程 2013年第3期20卷 139-142,148页

作者：刘顺波段淇倡周光伟第二炮兵工程大学西安710025

空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机... 详细信息

空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机(SVM)混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理,消除奇异数据;然后利用主成分分析对数据属性进行简约,消除冗余信息并进行特征提取,支持向量机进行故障诊断;最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明,整个处理过程将诊断识别率从58.018 1%提高到了99.953 6%,能有效地进行空调系统的故障诊断和定位,并可实现故障的准确区分。

关键词：支持向量机(SVM) 空调系统故障诊断主成分分析(PCA) 参数寻优

补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用

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制冷与空调（四川） 2013年第2期27卷 121-125页

作者：段淇倡刘顺波周光伟第二炮兵工程大学西安710025

对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中... 详细信息

对传统补偿模糊神经网络(CFNN)的算法进行了改进,提出了动态调整学习步长的方法,避免了较大震荡,同时加快了迭代速度,与定学习步长的方法相比,学习速度和误差精度都有大大提高,最后通过仿真实验证明该方法在地下通风空调系统故障诊断中,具有收敛速度快,诊断精度高,并且适应性强等优点。

关键词：补偿模糊神经网络算法改进故障诊断通风空调系统

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物联网技术在阵地管理中的应用

现代建筑电气 2012年第8期3卷 14-18页

作者：刘顺波段淇倡周光伟陕西省西安市第二炮兵工程大学陕西西安710025

为自动、准确、详尽地获取阵地实时信息,结合实际应用需求,提出了一种基于物联网技术的阵地管理系统构建方案。该方案应用WSN和RFID技术,设计了一个异频异构网络构架,并给出了具体实现方法。阵地物联网管理系统不仅能够为阵地提供新的... 详细信息

为自动、准确、详尽地获取阵地实时信息,结合实际应用需求,提出了一种基于物联网技术的阵地管理系统构建方案。该方案应用WSN和RFID技术,设计了一个异频异构网络构架,并给出了具体实现方法。阵地物联网管理系统不仅能够为阵地提供新的数据源,而且能够改进阵地管理方式,做到远程实时在线监控。

关键词：物联网阵地设备管理网络构架

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基于网络的除湿机远程监控系统设计及应用

工业控制计算机 2012年第7期25卷 8-10页

作者：段淇倡刘顺波周光伟第二炮兵工程大学陕西西安710025

为实现地下工程中除湿机的集成监控,把计算机技术、PLC网络技术和现场控制采集设备结合起来,利用串口服务器组建了一个除湿机远程监控网络。该系统用两层网络将三层设备相连,第一层是S7-200与现场设备组成的Modbus网络,第二层是由上位... 详细信息

为实现地下工程中除湿机的集成监控,把计算机技术、PLC网络技术和现场控制采集设备结合起来,利用串口服务器组建了一个除湿机远程监控网络。该系统用两层网络将三层设备相连,第一层是S7-200与现场设备组成的Modbus网络,第二层是由上位工控机、集线器和串口服务器组成的TCP/IP网络。上位机通过力控组态软件组态完成远程控制与数据库处理。实际应用表明,该系统应用简便,运行可靠,在工程上具有实际意义。

关键词：除湿机集成控制串口服务器 Modbus网络 TCP/IP网络

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国防地下工程排风热回收技术经济性分析

制冷与空调（四川） 2012年第2期26卷 173-176页

作者：杨治国刘顺波黄志刚段淇倡第二炮兵工程学院西安710025

在分析比较现有热回收装置的性能及技术要求的基础上,结合国防地下工程实际,以QHW4044型板翅式全热换热器为研究对象,应用室外逐时气象参数,研究分析了全国不同气候分区内5个典型城市的国防地下工程排风热回收改造的技术经济性。研究结... 详细信息

在分析比较现有热回收装置的性能及技术要求的基础上,结合国防地下工程实际,以QHW4044型板翅式全热换热器为研究对象,应用室外逐时气象参数,研究分析了全国不同气候分区内5个典型城市的国防地下工程排风热回收改造的技术经济性。研究结果表明,各典型城市的国防地下工程排风热回收系统改造的节能潜力巨大,投资回报期均在3.3年之内,具有很大的经济效益、社会效益和军事价值。

关键词：国防地下工程通风除湿系统排风热回收节能潜力

补偿模糊神经网络的改进及其在通风空调故障诊断中的应用

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制冷 2012年第1期31卷 14-18页

作者：段淇倡刘顺波周光伟第二炮兵工程大学西安710025 中国人民解放军96631部队北京710025

关键词：补偿模糊神经网络算法改进故障诊断通风空调系统

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国防地下工程数值模拟与内部热负荷计算

制冷与空调（四川） 2013年第5期27卷 440-442,472页

作者：周光伟刘顺波段淇倡钟雪雪第二炮兵工程大学五系西安710025

为计算国防地下工程内部热负荷,建立了国防地下工程壁面动态传热的数学模型,并应用FLUENT软件,基于有限容积法对其进行数值模拟,计算得出全年国防地下工程的壁面传热量以及内热源散热量,再综合人体散热量,即得到国防地下工程内部总的热... 详细信息

为计算国防地下工程内部热负荷,建立了国防地下工程壁面动态传热的数学模型,并应用FLUENT软件,基于有限容积法对其进行数值模拟,计算得出全年国防地下工程的壁面传热量以及内热源散热量,再综合人体散热量,即得到国防地下工程内部总的热负荷。计算结果表明,该方法可以较为准确地算出国防地下工程内部热负荷。

关键词：国防地下工程数值模拟热负荷

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钢-ECC组合梁高温冷却后受剪性能研究

建筑结构学报 2024年第2期45卷 38-51页

作者：武芳文买少轩崔璇吴健辉段钧淇长安大学公路学院陕西西安710064

为研究受热温度、冷却方式对钢-高延性水泥基材料(ECC)组合梁高温后受剪性能的影响,通过4根高温后钢-ECC组合梁和1根常温对比组合梁的静力加载试验,分析了钢-ECC组合梁在高温后的裂缝扩展规律、破坏模式、剩余承载力及变形。试验结果表... 详细信息

为研究受热温度、冷却方式对钢-高延性水泥基材料(ECC)组合梁高温后受剪性能的影响,通过4根高温后钢-ECC组合梁和1根常温对比组合梁的静力加载试验,分析了钢-ECC组合梁在高温后的裂缝扩展规律、破坏模式、剩余承载力及变形。试验结果表明:高温作用后,钢-ECC组合梁裂缝呈现多缝开裂、密集分布的特征,随温度升高,裂缝数量增多、宽度增大,湿水冷却后裂缝深度加深;钢-ECC组合梁在常温下及高温后的破坏形态均为剪切破坏,经历200℃高温后钢-ECC组合梁仍具有较好的延性,而当温度高于400℃时,采用湿水冷却后延性下降显著;高温后钢-ECC组合梁承载力降低,200℃内冷却方式对承载力影响较小,400℃时湿水冷却后承载力显著小于自然冷却的,自然冷却和湿水冷却后承载力分别降低8.7%、25.7%;冷却方式对钢-ECC组合梁初始抗剪刚度影响显著,湿水冷却后钢-ECC组合梁初始抗剪刚度提高,而自然冷却后降低。基于ABAQUS软件中瞬态热传导分析模块模拟钢-ECC组合梁的温度场,并采用塑性损伤模型对钢-ECC组合梁进行热-力耦合全过程分析,建立了有限元模型,经比较,模型的预测结果与试验得到的荷载-位移曲线吻合良好。进一步利用有限元模型开展参数分析,发现与自然冷却相比,钢-ECC组合梁湿水冷却后受剪承载力随翼板厚度及强度增加而增长的幅度较小。

关键词：钢-ECC组合梁静力试验受火试验有限元分析受剪性能

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基于域泛化的轻量化图像分类算法

计算机工程 2024年

作者：张倡倡吕卫东蔡子杰刘炎奎中国矿业大学计算机科学与技术学院

针对现有睡岗数据集少，现阶段分类算法泛化性差，推理速度慢等问题，构建了一份包含4708张图像的睡岗数据集，用于验证模型识别精度和泛化能力，并提出了一种基于域泛化的轻量化图像分类算法Stable＿MobileNet。首先，对输入的图片填... 详细信息

针对现有睡岗数据集少，现阶段分类算法泛化性差，推理速度慢等问题，构建了一份包含4708张图像的睡岗数据集，用于验证模型识别精度和泛化能力，并提出了一种基于域泛化的轻量化图像分类算法Stable＿MobileNet。首先，对输入的图片填充短边，使其保持图像中的人物比例，然后再进行图像增强和随机擦除，用于扩充数据集；其次，引入高效的ECA注意力模块改进MobileNetv3＿large网络；最后，使用稳定学习StableNet方法提高模型的泛化性，通过学习训练样本的权重来消除特征之间的依赖关系，这有助于模型摆脱环境的变化，更专注于人物特征。在睡岗数据集上的实验结果表明，Stable＿MobileNet平均推理速度更快，识别精度可达93.56%，比MobileNetv3＿large提高了2.23%；在样本分布异于训练样本分布的测试集中，该算法的识别精度提高了2.23%。

关键词：域泛化轻量化网络睡岗识别 ECA模块 StableNet