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电针治疗肩关节周围炎113例

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现代中医 1995年第3期8卷 163-164页

作者：罗国礼苗慧等西安医科大学第一附属医院710061 西安缝纫机零件五厂医务室

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一种适用于混合三端直流输电线路的故障定位方法

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 37-46页

作者：高淑萍杨莉莉武心宇周晋宇宋国兵西安科技大学电气与控制工程学院西安710054 西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室西安710054 西安交通大学电气工程学院西安710049

针对因结构复杂导致的混合三端直流输电线路故障定位困难的问题,提出了一种结合变分模态分解算法与改进卷积神经网络(CNN)的故障定位方法(VMD-CNN)。首先,利用PSCAD/EMTDC软件构建混合三端直流输电系统模型,获得故障电流数据,应用克拉... 详细信息

针对因结构复杂导致的混合三端直流输电线路故障定位困难的问题,提出了一种结合变分模态分解算法与改进卷积神经网络(CNN)的故障定位方法(VMD-CNN)。首先,利用PSCAD/EMTDC软件构建混合三端直流输电系统模型,获得故障电流数据,应用克拉克变换对其解耦,获取故障电流的线模分量;其次,对得到的线模分量进行变分模态分解(VMD),得到多个本征模态函数(IMF)分量,选取特征信息最丰富的IMF分量作为VMD-CNN模型的输入;然后,利用高效的分类模型支持向量机(SVM)判别故障发生的区域,将提取到的IMF分量作为SVM输入进行训练学习,可以准确判断出故障发生区域;最后,搭建VMD-CNN模型进行故障定位,挖掘出行波信号中蕴藏的故障信息,同时通过麻雀搜索算法优化CNN中的超参数,实现混合三端直流输电线路的精确定位。仿真结果表明:过渡电阻为100Ω,不同故障位置情况下的定位相对误差均在0.17%以内;故障位置为460 km,不同过渡电阻情况下的定位相对误差均在0.25%以内;过渡电阻为50Ω,不同故障类型情况下的相对误差均在0.3%以内。所提方法能够提升不同故障位置、过渡电阻和故障类型下的定位准确性。

关键词：混合三端直流输电故障定位变分模态分解卷积神经网络麻雀搜索算法

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薄壁C型钢模剪断面的微观形貌及缺陷分析

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哈尔滨工程大学学报 2018年第8期39卷 1395-1399页

作者：李子轩束学道郭德林宋施杓宁波大学机械工程与力学学院浙江宁波315211 浙江省零件轧制成形技术研究重点实验室浙江宁波315211 中冶建筑研究总院有限公司北京100088 杰克缝纫机股份有限公司浙江台州318000

为了提高剪切断面的质量,对薄壁C型钢的45°剪切式模剪过程断面的微观形貌及剪切缺陷进行了研究。通过材料拉伸实验确定了材料的基本参数,采用光学和电子扫描显微镜(SEM)确定了该型钢的断面形貌,并结合模剪过程对形貌分布成因进行了分... 详细信息

为了提高剪切断面的质量,对薄壁C型钢的45°剪切式模剪过程断面的微观形貌及剪切缺陷进行了研究。通过材料拉伸实验确定了材料的基本参数,采用光学和电子扫描显微镜(SEM)确定了该型钢的断面形貌,并结合模剪过程对形貌分布成因进行了分析。探讨了45°剪切式模剪存在的剪切盲区,分析了断面撕裂带中散斑状光亮带的形成原因。结果表明:剪切盲区无法避免,但可通过剪切角度的改变而改变盲区位置;剪模越锋利,与型钢间的间隙越小,C型钢的断面质量越好。研究结果为薄壁型钢的剪切设计及优化提供了理论基础。

关键词：薄壁C型钢 45°剪切式模剪模剪断面微观形貌缺陷剪切盲区

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面向旋转机械装备的智能故障诊断通用基础模型研究

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西安交通大学学报 2025年

作者：李响徐宜销雷亚国李熹伟李乃鹏杨彬西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室

针对现有旋转机械智能故障诊断方法往往普适性较差，通常仅适用于特定型号、结构、工况、测点、载荷等场景的问题，本文建立了面向旋转机械装备的智能故障诊断通用基础模型，适用于多种常见装备、工况、测点等条件下轴承、齿轮等关键零... 详细信息

针对现有旋转机械智能故障诊断方法往往普适性较差，通常仅适用于特定型号、结构、工况、测点、载荷等场景的问题，本文建立了面向旋转机械装备的智能故障诊断通用基础模型，适用于多种常见装备、工况、测点等条件下轴承、齿轮等关键零部件的状态监测，对未知实测装备具有故障异常检测的能力，并在有少量实测数据支撑下能够快速实现对新装备的高精度智能诊断。通过挖掘多种类型旋转机械装备海量状态监测数据，提出了多源数据结构多尺度自适应对齐方法解决了不同装备数据时频结构不一致的难题，构建了多层级状态融合的智能诊断模型实现了对装备状态标注信息的高效利用，建立了对典型旋转机械装备普适性强的智能故障诊断通用基础模型，并提出了诊断通用基础模型的个体定制化适配方法，提升了模型对实测新装备适用性，并在广泛的旋转机械装备状态监测数据集上对所提方法进行了验证。实验结果表明，智能诊断通用基础模型能够直接对未知实测装备进行异常检测，在未进行监督微调的情况下，模型整体诊断准确率达到了88.5%；在少量数据微调下，能够迅速适应实测装备，实现高达98.6%的诊断准确率，表明所提出的方法具有良好的工程应用潜力，有望在工程场景下进行推广应用。

关键词：智能故障诊断通用基础模型振动信号旋转机械模型泛化性

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