简介：餐厨垃圾是我国生活垃圾的主要成分,分离处理既可解决生活垃圾处理量大、含水率高等问题,又可提高其内含有机物资源化效率。针对校园餐厨垃圾产量大、产生时间集中、组分相对单一的特性,在比较现有餐厨垃圾处理技术基础上,认为集中规模化处置,如堆肥和厌氧消化等,是校园餐厨垃圾处理的可行方法。厌氧消化产沼发电可对接可持续发展校园的建设,但需要注意沼气贮气罐的安全问题;就地堆肥则需要注意脱盐和脱水,特别要外接良好的堆肥市场。为保证餐厨垃圾后续处理工艺的正常运行,破碎、脱水和脱油是必要的预处理单元,其中热干燥-压滤脱水脱油可满足处理需求。

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。