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针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。 相似文献
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本文报道了2种二维同构配位聚合物{(NH2(CH3)2)2[M(L)]}n(M=Fe (1)、Co (2),H4L=1,1''-(1,4-苯基双(亚甲基))双(1H-吡唑-3,5-二羧酸))的合成、晶体结构和磁性。X射线单晶衍射结构分析表明,2种配合物属于相同的单斜晶系P21/n空间群,中心金属离子M(Ⅱ)是六配位的八面体构型。该配合物的特点是配离子带有2个负电荷,溶剂DMF分解形成的二甲基胺离子作为阳离子而使配合物保持电中性。在聚合物中,每个配体通过吡唑环上的N、O原子和该吡唑环上的单齿O原子桥联2个金属离子,形成···M-L-M-L···一维链,此一维链相交形成包含M4L4单元的无限二维网络结构。磁性研究表明,配合物1和2具有反铁磁性。 相似文献
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