基于B/S架构的生物安全柜检测系统设计
这是一篇关于生物安全柜,检测系统,地图API,聚类分析,智能故障诊断的论文, 主要内容为生物安全柜是在生物技术实验室中为实验操作者、实验室内环境和实验被测样品提供最重要物理隔离的防护设备,其高效过滤器检漏性能、垂直气流流速、工作窗口进风气流流速、噪声及照度等性能是直接关系到生物安全柜是否能够满足生物实验室正常工作需求的关键因素,为保障生物安全柜的正常运行,国内外起草了多种检测生物安全柜的技术标准。而对于检测工作的具体实施,大多检测机构当前的检测效率较低,一方面由于各客户委托检测的参考技术标准不一,直接导致检测机构在检测和出具结果报告/证书中存在工作效率与工作质量双重挑战;另一方面,客户委托的地址及时间不一,中小检测结构对检测任务的调配管理效率低下。同时,生物安全柜的部分潜在故障在检测数据结果正常的情况下仍有可能存在,这就给生物安全柜的正常使用造成了一定隐患,对生物实验室的安全工作提出了新的挑战。当前生物安全柜的研究热点问题主要针对生物安全柜的性能提升方面,而在生物安全柜的检测方面则相对较少。因此,本文提出一种基于B/S架构的生物安全柜检测系统,本系统结合了数据库技术、ASP.NET开发、高德地图API开发及智能设备故障诊断技术,从接受客户申请到出具检测结果整个流程,完成了不同技术标准下的生物安全柜检测工作,为检测工作效率及检测工作质量的提高奠定了一定基础。本文的主要研究内容和工作成果如下:1.针对当前生物安全柜的检测现状,本文首先分析了不同的生物安全柜检测技术标准的详细区别所在,在基础上提出了生物安全柜检测系统基本软件需求,并对其软件体系架构、网络架构及委托信息模块、检测标准模块、检测数据处理模块及检测数据分析模块进行了设计;2.为提高检测工作效率,以提供快捷高效的检测服务为目的,针对实际情况中不同委托客户的检测申请,本设计采用基于高德地图的API开发,提供了相关软件代码,对多个检测员和多个客户之间的位置进行地址-经纬度转换,并计算排序相互之间的距离及当前驾驶时间,一定程度上实现了智能调配检测任务的效果;3.针对在生物安全柜检测中出现的高效过滤器或风机存在故障而相关检测值正常的情况,本设计采用了一种基于kmeans的聚类分析方法对检测数据进行分析,首先使用一定数量的正常设备及故障设备的检测数据样本作为特征向量集,再对其进行分析分类,最终实现了检测数据的故障分析,分析结果表明识别率较高。本文设计了一种基于B/S架构的生物安全柜检测系统,一定程度上提高了生物安全柜检测的工作效率及工作质量,并对以后的生物安全柜检测相关研究及其他设备的检测系统研究工作也有一定的借鉴意义。
高档数控机床进给系统在线监测与故障诊断
这是一篇关于数控机床进给系统,多传感监测,集成学习,深度学习,智能故障诊断的论文, 主要内容为高档数控机床是我国高端装备制造业中的主力生产设备,进给系统作为机床的重要组成部分,其健康状态对保障机床加工质量和加工效率至关重要。目前高档数控机床进给系统的机械故障维护主要依赖于定期巡检和人工故障诊断,存在故障预警不及时和维护成本高的问题。对此,本文以VMC-850L立式加工中心进给系统为研究对象,选取多种信号进行监测,对基于多源监测信号的故障诊断方法展开研究,构建高准确率的智能诊断模型,并开发在线监测与故障诊断系统。具体研究内容如下:为了全面获取数控机床进给系统的健康状态信息,通过对故障机理和多种信号监测原理的深入分析,提出了一种基于电流、振动、噪声及数控机床进给伺服信号的进给系统在线监测方案,并分析了对应的数据采集技术。针对数控机床进给系统人工故障定位难的问题,提出了一种基于多域特征提取和集成学习模型的智能故障诊断方法。首先,通过小波阈值降噪对监测信号进行预处理。然后,分别提取信号的多种时域、频域特征指标,并对信号进行自适应噪声集合经验模态分解,计算多种IMF信息熵,以构建多维混合域特征集合。最后,以Light GBM为基础模型,构建可实现样本重加权训练和敏感特征自动筛选的Double EnsembleLight GBM故障诊断模型。通过使用公开数据集和进给实验台自建数据集进行故障诊断实验,并与XGBoost等先进集成学习模型对比,验证了该方法的有效性与先进性。为了应对复杂工况下的机床故障诊断问题,提出了一种基于深度学习的故障诊断方法,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(Bi LSTM)进行自适应特征提取,建立了DARTS-CNN-Bi LSTM故障诊断模型。首先,为了提升模型的空间特征提取能力,以应对工况变化带来的影响,通过可微架构搜索算法(DARTS)在变工况数据集上对CNN网络结构进行了针对性寻优。然后,将CNN与Bi LSTM做结合,进一步提取信号的时序特征,并通过全局平均池化进行特征降维。最后,使用softmax分类器完成故障分类。通过使用公开数据集和进给实验台自建数据集进行故障诊断实验,并与Dense Net等先进深度学习模型对比,验证了该方法的有效性与先进性。结合前述研究,设计高档数控机床在线监测与故障诊断系统。并基于Pyqt框架进行可视化界面开发,实现了用户登录、设备实时状态监测、智能故障诊断、数据库管理等功能。系统开发完成后,通过对重点功能模块的测试,证明了该系统的可用性。
抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究
这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。
高档数控机床进给系统在线监测与故障诊断
这是一篇关于数控机床进给系统,多传感监测,集成学习,深度学习,智能故障诊断的论文, 主要内容为高档数控机床是我国高端装备制造业中的主力生产设备,进给系统作为机床的重要组成部分,其健康状态对保障机床加工质量和加工效率至关重要。目前高档数控机床进给系统的机械故障维护主要依赖于定期巡检和人工故障诊断,存在故障预警不及时和维护成本高的问题。对此,本文以VMC-850L立式加工中心进给系统为研究对象,选取多种信号进行监测,对基于多源监测信号的故障诊断方法展开研究,构建高准确率的智能诊断模型,并开发在线监测与故障诊断系统。具体研究内容如下:为了全面获取数控机床进给系统的健康状态信息,通过对故障机理和多种信号监测原理的深入分析,提出了一种基于电流、振动、噪声及数控机床进给伺服信号的进给系统在线监测方案,并分析了对应的数据采集技术。针对数控机床进给系统人工故障定位难的问题,提出了一种基于多域特征提取和集成学习模型的智能故障诊断方法。首先,通过小波阈值降噪对监测信号进行预处理。然后,分别提取信号的多种时域、频域特征指标,并对信号进行自适应噪声集合经验模态分解,计算多种IMF信息熵,以构建多维混合域特征集合。最后,以Light GBM为基础模型,构建可实现样本重加权训练和敏感特征自动筛选的Double EnsembleLight GBM故障诊断模型。通过使用公开数据集和进给实验台自建数据集进行故障诊断实验,并与XGBoost等先进集成学习模型对比,验证了该方法的有效性与先进性。为了应对复杂工况下的机床故障诊断问题,提出了一种基于深度学习的故障诊断方法,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(Bi LSTM)进行自适应特征提取,建立了DARTS-CNN-Bi LSTM故障诊断模型。首先,为了提升模型的空间特征提取能力,以应对工况变化带来的影响,通过可微架构搜索算法(DARTS)在变工况数据集上对CNN网络结构进行了针对性寻优。然后,将CNN与Bi LSTM做结合,进一步提取信号的时序特征,并通过全局平均池化进行特征降维。最后,使用softmax分类器完成故障分类。通过使用公开数据集和进给实验台自建数据集进行故障诊断实验,并与Dense Net等先进深度学习模型对比,验证了该方法的有效性与先进性。结合前述研究,设计高档数控机床在线监测与故障诊断系统。并基于Pyqt框架进行可视化界面开发,实现了用户登录、设备实时状态监测、智能故障诊断、数据库管理等功能。系统开发完成后,通过对重点功能模块的测试,证明了该系统的可用性。
抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究
这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。
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