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大型煤矿生产设备监测与故障诊断
本项目的研究内容是面向大型煤矿的生产工艺流程，针对煤矿主要生产设备系统（电铲、钻机、单斗挖掘机、轮斗挖掘机、皮带车、排土机、自卸卡车等）运行状况的实时在线监控、性能衰退过程的评估预测、故障预测预警、故障诊断与分析、维修维护的智能分析与决策以及优化维修维护调度方法进行研究，开发相应的软硬件系统，实现现代化煤矿关键设备的远程监控、运行状况分析、故障预测预警、故障分析诊断、优化维修维护、全寿命跟踪管理，为预知检修维护提供技术支持，保障煤矿生产的安全、可靠、连续运行。 针对以上技术需求，本项目的总体目标是： （1）建立覆盖整个矿区关键设备的数据采集系统。 （2）开发关键设备常见故障判断分析系统。 （3）开发关键设备故障预知判断分析系统。 （4）通过数据采集信息达到智能判断故障点、故障类型、故障原因并提供检修维护方案的技术支持；达到智能预知判断设备状况、运行状态及其可能发生的状况。 （5）提供预知检修维护技术支持，避免故障范围扩大而影响设备安全可靠连续运行。 （6）提供维修业务支持，针对典型故障提供相应维护维修方案。 （7）提供数字化点检支持。 （8）提高设备出动率1-3%，每年降低设备检修费用及维护成本1000-3000万元，提高设备检修工作效率3-5%，实现高效维护检修目标。 该项目与同类技术产品比较，具有故障预警功能以及全方位生产设备监测，并实现远距离矿区无线数据实时通信。在采矿行业中具有明显的技术特点和优势，解决了采矿行业的无线预警、矿区全方位监测等问题，在国内外同行业中处于领先水平。
北京交通大学
2021-04-13
一种工业过程故障诊断方法
本发明公开了一种工业过程故障诊断方法，包括如下步骤：采集工业过程的历史正常数据；利用工业过程的历史正常数据计算检测统计量；采集待检测的工业过程数据；当检测到工业过程故障时，利用相对重构贡献方法提取特征量；根据特征量计算故障模式下的条件概率密度函数和正常模式下的条件概率密度函数；根据先验概率和条件概率密度函数计算后验概率；采用最小风险贝叶斯决策理论对当前时刻样本进行故障变量识别；根据诊断后的结果更新下一时刻样本的
华中科技大学
2021-04-14
一种故障选线的方法及装置
本发明实施例提供一种故障选线的方法及装置，所述方法包括：获取各条线路的零序电流；分别对所述零序电流进行分解，以获取各条线路分别对应的各模态分量；对所述各模态分量中的第一个模态分量按照预设参数进行相空间重构，以获取相空间重构向量；求取两两具有相同相点个数的相空间重构向量的相似度，并构建相空间相似度矩阵；根据所述相空间相似度矩阵求取各条线路分别对应的其他
中国农业大学
2021-04-14
电子通信设备故障监测系统v1.0
有一定实用价值
成都大学
2015-12-30
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。
电子科技大学
2021-04-10
基于集成学习的网络流量预测
本平台设计一套集成学习系统用来精确预测未来时间段的流量，本系统使用随机森林，SVR，三指数 平滑、GBDT，BPNN等传统算法和机器学习算法作为单模型，并通过集成学习的方式提高预测准确率。
中山大学
2021-04-10
金铅锌矿体定位预测技术
金铅锌等金属矿体往往厚度变化大、不稳定而在勘探阶段难于精确控制，同时随着资源危机矿山的增多，深部找矿越来越受到重视。因此，许多矿山急需开展坑道之间和坑道之下深部矿体定位预测工作以扩大资源储量。该项成果是在凤县三台山金矿、凤县银母寺铅矿矿等矿体定位预测研究的基础上形成的技术成果，曾获陕西省科学技术进步二等奖。目前该项成果已经在陕西省部分金属矿山得到推广应用，并取得了良好的应用效果。
西安科技大学
2021-04-11
矿区瓦斯灾害的预测及防治措施
项目以高瓦斯突出矿井为研究对象，将瓦斯作为地质体的组成部分，运用地质学及其相关学科的理论与方法，从研究瓦斯形成、赋存、涌出、突出及控制因素与突出机理等入手，配合大量测试，重点研究采前煤层瓦斯含量大小，工作面瓦斯涌出量大小及煤与瓦斯突出危险性预测的技术难题，以及采前与采中瓦斯涌出与突出的治理问题。该成果经陕西省科技厅鉴定为国内领先水平，获陕西省科学技术进步三等奖。成果先后在陕西韩城、铜川、河北邢台、宁夏石嘴山及四川南桐等矿区得到应用，在矿井瓦斯预测防治中取得了良好应用。
西安科技大学
2021-04-11
矿产资源潜力评价与预测技术
面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。
电子科技大学
2021-04-10