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。     

等碳量添加秸秆和生物炭对土壤呼吸及微生物生物量碳氮的影响

为探究土壤呼吸、土壤微生物生物量碳氮及水热因子对生物炭和秸秆添加的响应,采用LI-8100 土壤碳通量测量仪(LI-COR,Lincoln,USA)测定了常规施肥(CK)、常规施肥+2.25 t·hm-2生物炭-C(T1)、常规施肥+2.25 t·hm-2秸秆-C(T2)、常规施肥+1.125 t·hm-2生物炭-C+...