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。     

基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析

鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性。     

基于相似阈值学习的台风路径分类方法

台风路径分类是分析台风特征的重要途径,同时也是判断台风影响区域和范围的重要方法。目前台风的分类研究主要采用主观识别和K-means聚类等方法,这些方法存在传统聚类算法产生的随机性问题和依赖人工经验设置模型参数的智能化问题,以及针对特定台风研究而导致的局限性问题。针对以上问题,本文提出一种基于相似阈值学习的台风路径分类方法,首先,提出基于密度质心的混合聚类算法,实现了热点区域挖掘,减少了传统方法的随机性;其次,提出基于fastDTW的自适应模体处理算法,实现了更为智能化的路径分类;最后,以登陆湛江的台风路径为例,展示并验证了混合聚类方法的分类效果。     

基于改进灰色聚类法的矿区土壤重金属污染评价

在传统灰色聚类法的基础上,以白化函数为突破口进行模型优化改进,并将其应用于马鞍山重点矿区土壤重金属污染评价中。结果表明:通过e型指数函数优化的白化函数评价范围更广,不遗漏任何重要信息;纳入生物毒性因子的双因子权重赋值法可挖掘出潜在的污染因子,使其评价应用更为合理;改进灰色聚类法较传统灰聚类法等更能综合地反映多种重金属联合作用下对土壤环境质量的影响,使其评价结果更为客观。     

沉积物污染特征分析的未确知聚类-对应分析模型

针对现有未确知聚类的不足,将聚类有效性函数引入聚类算法中,通过与对应分析方法的综合集成,建立了未确知聚类-对应分析(UC-CFA)模型,并以加速遗传算法优化计算最佳聚类数目、聚类中心以及聚类点(包括污染指标和采样点)隶属于聚类中心的隶属度. 以安徽巢湖塘西河口湿地为研究对象,采用UC-CFA模型对沉积物污染特征进行聚类分析,将所有聚类点划分为4类,即Cd-有机质联合污染区,高磷污染区,Cu-Zn-Pb-Cr复合污染区以及高氮污染区等. 实例研究表明,对于沉积物污染特征分析,UC-CFA模型具有适用性.      

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。     

等斜率灰色聚类法在大气环境质量评价中的应用

对灰色聚类法中的白化函数进行改进，以等斜率方式构造梯形结构式的白化函数，提出了一种等斜率灰色聚类法，并以实例说明了该法在大气环境质量评价中的具体应用，最后与倍斜率聚类法和灰色聚类法进行了比较，结果表明，该法既能评价出各种本所属的污染级别，也能进行大气质量优劣排序，评价精度高，评价结果比较符合实际状况。     

基于改进灰色聚类法的城市道路环境空气质量综合评价

针对经典灰色聚类法的局限性,通过构造指数型白化函数和熵权法加以改进,提出了环境空气质量综合评价的改进灰色聚类法。此法充分利用已知的有限信息,既提高分辨率又避免主观因素的影响,使评价结果更加客观、准确;最后结合某城市道路环境空气质量评价的实例介绍了该方法的具体应用,并与经典灰色聚类法相比较,验证了方法的可行性和有效性;可以将此方法推广到其他环境质量评价的实践中。     

基于FAHP与灰色聚类的航空地面电源车功能损伤状态评估

目的航空地面电源车战损情况下的功能损伤状态评估。方法以电源车的功能结构层次为基础建立指标体系,应用改进的模糊层次分析法(Fuzzy Analytical Hierarchy Process,FAHP)法确定指标权重。建立灰色聚类评估模型,并提出指标灵敏度分析方法。结果通过实例验证了方法的可行性和有效性。结论基于FAHP与灰色聚类的方法能够最大限度地利用了有效信息,对电源车功能损伤状态进行科学、合理和全面的评估。     

基于K-均值的混合高斯模型聚类算法研究

针对K-均值聚类不能有效应用于散点图聚类的缺陷,引入混合高斯模型,设计期望最大化的似然方程,计算数据记录属于各个聚类的似然值,正则化似然值,获得属于每个聚类的概率值,根据所属群集的最高概率值,为数据记录指定群集。研究表明,引入混合高斯模型的K-均值聚类算法在数据挖掘群集上具有更稳定的结果,通过计算期望最大化,使数据分布的参数范围与聚类数据达到最佳匹配。