基于AVMD与DPC-FCM的旋转机械无监督故障诊断方法

目的 针对旋转机械故障诊断过程中存在故障信号特征提取困难、故障诊断过程有标签数据较少、故障诊断准确率低等问题,提出自适应变分模态分解算法(Adaptive Variational Mode Decomposition, AVMD)与密度峰值算法优化的模糊C均值算法(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks Optimizing Fuzzy C-Means,DPC-FCM)结合的无监督诊断方法。方法 首先,将多尺度排列熵与峭度相结合的综合系数作为适应度函数,对VMD算法的惩罚因子alpha和模态个数K进行参数寻优,提取分解后本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的平均样本熵与平均模糊熵,并输入至聚类算法中。其次,提出利用密度峰值聚类算法确定FCM的初始聚类中心,降低聚类结果的随机性。结果 将提出的无监督故障诊断模型应用到滚动轴承试验信号中,实现了准确的故障诊断。结论 AVMD在故障提取方面具有优越性,同时DPC算法可以有效提高FCM算法无监督聚类的准确性,二者结合可以有效实现旋转机械故障的智能分类。     

基于聚类算法的ERT污染区域识别方法

本文提出将聚类算法引入到ERT监测系统中，采用K均值（K-means）聚类、模糊C均值算法（FCM）以及混合高斯模型（GMM）3种常用聚类算法对ERT检测结果进行污染区域识别，通过一个数值模型分析了3种算法的识别效果.研究结果表明当污染区域与背景土壤的电阻率区分度较大时（电阻率差异性大于30%），采用3种聚类算法都可以识别出污染区域，K-means和FCM的识别效果优于GMM算法.最后，给出一个实际场地调查的应用案例.     

两阶段模糊法在海河水系水质评价中的应用

将两阶段模糊法用于海河水系监测断面的水质评价.与传统模糊聚类法不同,该方法首先将国家地表水指标转化为等级打分,再构造模糊隶属函数,确定评价对象对标准水质水平的隶属度;之后运用改进的模糊c-均值法(FCM法)选取适当模糊指标和先验类中心,对评价对象进行聚类,得到替代原观测值的一个全局水质指标,数值在0～100之间,以利于直观评价.计算了海河水系2004～2006年4个断面的432个数据,考察了季节波动规律和不同年度变化的情况,并对水质进行了综合评价.两阶段模糊法对水质评价综合指标有较好的分类能力,能够得到十分科学的评价结果,且计算过程相对FCM法简便,可以运用于河流水质综合评价.     

自适应FCM土壤表层重金属污染评价——以南京市炼油厂及生活区为例

采用自适应模糊C均值聚类(FCM)挖掘土壤重金属的污染程度信息,以实现污染程度分类数的自动获取,确保类别划分的合理性,真实地反映重金属污染的空间聚集特征.以江苏省南京市炼油厂及生活区为研究对象,采集土壤中Cr、Cd、Ni、Pb、Zn、Cu重金属浓度值,首先运用自适应FCM对浓度值进行聚类分析,然后利用地统计学空间插值,揭示污染的空间聚集性.结果表明,研究区存在不同程度的污染,自适应FCM算法比传统聚类算法能更合理地划分重金属污染程度,挖掘出样本潜在的污染信息,可为分析污染成因及土壤环境治理修复提供参考.     

蒙古高原土壤风蚀危险度的FCM模糊聚类研究

论文运用模糊c均值聚类（FCM）方法对蒙古高原风蚀危险度空间格局进行了研究。通过对植被覆盖率、地形起伏度、土壤干燥度和风场强度4个主要风蚀环境因子数据进行模糊聚类,结合专家知识,将蒙古高原风蚀危险度划分为6个等级。结果表明,FCM方法可有效地获取风蚀－环境关系知识,为预测性风蚀危险度制图提供依据;蒙古高原风蚀危险度表现为从东到西逐渐加强的空间格局,与NDVI和土壤干燥度的空间格局相似,说明水分条件和植被状况是决定蒙古高原风蚀危险的最主要因素,不同风蚀危险度分区结果与蒙古高原典型景观植被类型区域分布特征基本吻合。     

基于熵权-FCM的区域管制席亚健康状态划分方法

对区域管制席亚健康状态进行合理划分是管制运行系统采取有效管控措施的基础,对衡量管制员绩效和评估空域运行状态具有重要的意义。基于管制员工作负荷选取5项评价指标,针对各评价指标对区域管制席亚健康状态的影响程度不同,提出一种基于熵权-FCM的区域管制席亚健康状态划分方法。该方法利用信息熵对区域管制席亚健康状态评价指标赋权,以加权欧氏距离改进FCM目标函数,从而提高了模糊划分的清晰程度和聚类算法的收敛性,并利用划分系数、划分熵系数、改进的划分系数、目标函数和迭代次数评估了改进前后FCM算法的有效性,将区域管制席亚健康状态划分为健康、通话亚健康、设备操作亚健康。实例仿真结果表明:基于熵权-FCM的区域管制席亚健康状态划分方法能对区域管制席亚健康状态进行合理划分,且收敛性能较好。     

基于模糊神经网络的A2/O工艺出水氨氮在线预测模型

采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.     

台湾岛高分一号卫星WFV数据气溶胶反演与验证

针对国产中等分辨率遥感数据的特性,集成暗像元和深蓝算法的优势,提供了一种能够同时对低反射率和高反射率地表类型实现AOD反演的方法.基于该方法,以台湾岛为例,利用高分一号卫星(GF-1)WFV数据反演得到550 nm处的AOD.与MODIS气溶胶产品(MOD04)进行比较,二者空间分布具有很好的一致性,总体相关系数r优于0.9.利用全球气溶胶自动观测网(AERONET)站点数据进行反演结果的验证.反演结果与AERONET实测值具显著的相关性(r0.85),70%的反演结果满足误差精度要求.通过与暗像元法、深蓝算法的反演结果进行对比,本文方法在结果精度和空间覆盖度方面具有独特的优势.在台湾岛地区,夏、冬季分别采用海洋型和大陆型气溶胶模式比较适合;随着GF-1卫星数据空间分辨率的降低,气溶胶反演结果与地基观测值的相关性系数呈现先降低、后平稳的趋势,但整体变化不是太大.     

水环境数值模拟—SIMPLE算法研究与进展

在查阅了众多国内外有关水环境数值模拟文献的基础上,重点考察应用SIMPLE类算法进行数值模拟并同时提出改进的研究。从算法的收敛速度;校正方程;所采用的网格形式三个方面对SIMPLE算法以及在该算法的基础上经改进得到的SIMPLER、SIM-PLEC、SIMPLEX等SIMPLE类算法的研究状况进行了论述。最后,在以上论述的基础上,对SIMPLE类算法的发展趋势进行了分析预测。     

煤矿井外因火灾风险的灰类-FAHP评价

为提高煤矿井外因火灾风险评价的合理性,将模糊层次分析法(FAHP)与灰色聚类评估法结合运用到煤矿井外因火灾评价中。根据煤矿井外因火灾发生的特点,从消防安全管理、矿井引火源、煤矿防灭火、消防应急救援四个方面建立煤矿井外因火灾风险评价指标体系;采用FAHP法确定各评价指标的权重,并引入改进的基于中心点的三角白化权函数,建立了煤矿井外因火灾风险的灰类-FAHP评价模型;利用该评价模型对河南某煤矿井的外因火灾风险进行评价,结果表明该煤矿井的外因火灾风险水平处于较安全状态,其评价结果与实际情况相符,表明该方法具有实际应用价值。