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。     

T/R组件的路-场协同仿真模型研究

T/R组件因其内部电路密度高,电磁能量分布复杂,常因腔体内电磁干扰与泄露出现收发异常等问题,导致无法正常工作.传统的有源电路仿真难以模拟腔内电磁能量对T/R组件的影响,致使其仿真结果与实际性能相差甚远.本文采用有限元算法,使用无源3D结构的电磁建模技术建立T/R组件基于物理原型的3D模型和电磁3D模型,获得T/R组件腔...     

基于K-均值算法的烟气层高度判定方法

经典算法对火灾烟气层高度判定存在无法划定烟气层纵向区间、计算步骤繁琐等问题,而K-均值算法具有自动进行类别划分的特征。以K-均值算法为基础构建了烟气层高度判定计算模型,针对K-均值算法易陷入局部最优的问题,利用分步设置最优聚类中心的方式优化了计算流程,利用搜寻边缘样本方法得出了烟气层高度值判定准则,并通过火灾烟气试验,对比分析了积分比值法、视觉标尺法、K-均值算法3种烟气层高度判定方法得到的烟气层高度值,以验证K-均值算法的有效性。结果表明：在烟气层温度数据梯度较小的位置,K-均值算法与积分比值法结果具有较好的一致性,而在烟气层温度数据梯度较大的位置两者的差异较为明显;K-均值算法所自动解算出的各纵向区间烟气层高度值具有均一性,能够更加突出表征烟气层高度的纵向区间分布特征。     

基于虚拟力的危化品仓储堆垛定位校正算法

超宽带定位技术作为一种室内高精度定位技术是解决危化品仓库堆垛贮存状态安全监测的有效方法,但在仓库非视距环境中,存在定位精度不足的问题,无法满足堆垛“五距”安全的监管要求。针对此问题,从UWB信号的信道模型和定位精度影响因素出发,利用高斯滤波消除了参考点在定位过程中由于系统和环境带来的随机误差影响,建立了参考点误差矢量库,并提出了一种虚拟力校正算法,利用建立的矢量库来对待测标签进行矢量补偿,达到提高定位精度的目的。实验表明,该方法可以提高危化品仓储堆垛定位精度,适用于监测危化品仓储状态。     

城市PM2.5扩散网络模型的研究

以复杂网络理论为基础,运用最短增广链算法构建城市PM2.5扩散的容量网络模型。通过分析城市环境中水平距离、海拔、风力等因素的作用,对PM2.5区域性扩散的物理过程进行一次有益的探索。西安市近期空气监测数据的实证分析显示,预测值与监测值基本吻合。同时,模型输出揭示了西安市PM2.5的扩散途径。     

让我们来“驯化”算法

如果你和数字世界有交互,那么你就会与算法产生联系。我们需要确保这些代码系统了解我们的需求和意图,以便设计出能够体会人类感受且人性化的产品。科技作家克里斯托佛·斯坦纳曾将算法描述为“庞大的决策树,由一个个连续的二元判定组成——一组指令按序执行并获得一个理想的结果。信息经由一个已知算法的处理,产出需要的答案。”     

阻抗式调压室波动稳定分析的方法探究

文章通过对阻抗式调压室波动稳定分析方法的探讨,分别采用解析法、图解法、电算法进行最高涌浪和最低涌浪求解,对三种方法的计算结果进行了分析对比,简述了三种方法在调压室波动稳定分析时的优缺点。本文为兰州资源环境职业技术学院2016年校级科研项目引水式水电站引水系统水锤压强及调压室波动稳定分析研究项目成果。     

分散的处理系统研究进展综述

Rico等人2009年展示了1种创造一次性传感器的简单方法,这种传感器以碳电极条为基础,由微量锌、镉和铅量子化的铋纳米粒子修饰.这种传感器的检测范围为0.9~4.9ng/mL,并具有良好的精度和线性反应.对于分布式处理系统控制而言,相对增益矩阵(RGA)分析算法是1种有潜力的方法,该方法应用于模拟污水控制器来确定设备     

基于通勤时间距离的LE污水处理过程故障检测方法

污水处理过程的性能监测与故障诊断,对于保障污水处理过程正常运行及保证出水质量达标具有重要意义.针对污水处理过程数据具有非线性、不确定性及且易受随机噪声影响等特征,提出了一种新的基于通勤时间距离的LE流形学习算法实现对复杂过程数据的特征提取.改进算法采用通勤时间距离方式进行样本间的相似度衡量并构造邻域图,理论分析和仿真测试表明改进算法可有效克服基本LE算法的邻域参数敏感问题并提高了算法的鲁棒性.将基于通勤时间距离的LE流形学习算法用于污水处理过程故障检测建模,在低维流形子空间构造综合统计量进行过程监测.应用结果表明,与基于PCA方法和LE方法的故障检测模型相比,基于改进算法的故障检测模型可及时探测故障的发生,具有较低的故障漏报率和故障误报率.为污水处理等复杂工业过程的故障监测提供了一种可行的解决方案.     

基于贝叶斯公式的地下水污染源及含水层参数同步反演

针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明：在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案（6,5,1,2,8）为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10）的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=（X_S,Y_S,T₁,T₂,Q_s,K₁,K₂,K₃,DL₁,DL₂,DL₃）的后验均值偏离率的平均值虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%.