基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法

发动机结构日益复杂,其故障具有多样性和频发性的特点,收集大量故障样本存在很多实施障碍。为了提高车辆发动机的故障识别的效率和准确性,提出了一种新的结合故障树(FTA)和支持向量机(SVM)各自特点,从故障模式分析到故障类型识别的FTA-SVM故障识别方法。首先利用故障树在复杂系统故障模式分析中的优势,找出系统的故障模式,建立故障树模型,通过对故障树模型中各故障事件的分析,采集与故障事件状态相关的数据,建立数据与故障树底事件的映射模型,最后利用支持向量机在小样本数据处理中的优势,进行故障类型的识别。以发动机的失火故障为例建立了发动机失火故障树模型及故障数据与故障模式映射模型,验证了FTA-SVM方法的有效性和适用性。     

高寒条件下振弦式传感器在线测量尾矿坝浸润线的误差分析及对策

为减少和消除高寒条件下振弦式传感器在线测量浸润线的误差,通过理论分析和现场试验,对造成误差的因素及其影响情况进行了深入研究。结果表明,振弦式传感器产生测量误差的主要来源为设备安装深度的测量误差与尾矿水密度及重力加速度的取值误差,并提出了减少或消除误差的方法和工程技术措施,为高寒地区的浸润线在线精确测量提供了重要指导意义。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

样品衰变时间对陶瓷放射性测定的影响及修正

简要概述了陶瓷材料放射性核素测定的基本原理和放射性衰变平衡时间的理论探析,从数学角度推导出陶瓷材料放射性衰变平衡修正因子F的计算公式,并利用碘化钠γ谱仪对2~18 d内不同衰变时长的三组样品进行比活度测定,从线性相关推理及实验方案论证等方面对公式的科学性和可行性进行验证。研究表明,以21 d为衡量基准,F=A21/Ai且放射性衰变平衡修正的最短时间应不少于4 d;并实测得出与2~18 d的陶瓷样品衰变时间相对应的F数值范围。     

有机化学品不同温度下(过冷)液体蒸气压预测模型的建立与评价

(过冷)液体蒸气压(PL)是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋行为的重要参数。PL具有较强的温度依附性。发展一种能够精确预测不同环境温度下化学品PL的方法,有助于填补化学品生态风险评估的大量数据缺失。本研究收集整理了661种有机化合物在不同温度下(200~830 K)共计10 478个log PL值。在此基础上,采用偏最小二乘(PLS)回归和支持向量机(SVM)方法,构建了PL的线性和非线性预测模型。结果表明:2种模型均具有良好的拟合度、稳健性及预测能力,SVM模型的预测性能略高于PLS模型(PLS:R2adj.tra=0.912,RMSEtra=0.477,Q2ext=0.910;SVM:R2adj.tra=0.997,RMSEtra=0.092,Q2ext=0.967)。机理分析表明,温度是影响PL的主要因素,温度越高,蒸气压越大;其次,X1sol也影响PL大小,X1sol用来描述分子间的色散作用,分子间色散力越小,蒸气压越大;此外,化合物的氢键个数、极性和分子构型等因素也影响PL大小。采用Wiliams plot方法表征了PLS模型应用域。所建立的模型可用来预测烷烃、烯烃、醇、酮、羧酸、苯、酚、联苯、卤代芳香烃、含N化合物及含S化合物在不同温度下的PL数据。     

基于事故修正系数的山区高速公路事故预测模型

为量化分析山区高速公路线形指标对交通事故发生及严重程度的影响,引入事故修正系数(CMF)概念,提出基于CMF的高速公路交通事故预测模型。验证事故数据服从零膨胀负二项(ZINB)分布,并标定10个不同线形组合路段的基本事故预测模型;在界定理想条件的基础上,借助优势比分析方法,建立10个不同线形组合相对于基本预测模型的CMF模型;通过弹性分析识别出对不同严重程度事故有显著影响的因素,并以此分析山区高速公路线形指标及线形组合的安全效应。研究结果表明：CMF能够定量反映不同线形组合的风险效应,且其值越高,事故率及事故严重程度可能更高;山区高速公路中,平曲线缓坡组合相对安全,平曲线陡坡组合、平曲线竖曲线组合均有较高的事故风险;平曲线与凹型竖曲线组合时的风险会略低于其与凸形竖曲线组合;控制纵坡度、减少平竖曲线的组合均有利于山区高速公路交通安全。     

基于VMD排列熵与FASSA-SVM的滚动轴承故障研究

提出了一种基于萤火虫改进麻雀搜索算法-支持向量机（FASSA-SVM）的轴承故障诊断方法。首先对轴承工况的振动信号变分模态分解（VMD）得到多个模态分量（IMFs）,其次利用排列熵（PE）求解每种工况每个IMF的PE值作为特征参数输入至SVM中,最后利用FASSA方法优化SVM的惩罚因子、核参数并得到最优的轴承故障分类诊断效果。实验结果表明,FASSA-SVM方法的平均测试集诊断准确率高达99.8%,该诊断结果优于传统的萤火虫算法（FA）、优化麻雀搜索算法（SSA）。     

基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价研究

利用支持向量机在处理分类问题、小样本问题和泛化推广方面的优势,构建了基于支持向量机的湖泊生态系统健康评价模型.同时,对广州市最大的人工湖——白云湖的水质及生物群落情况进行了监测,最后运用该模型对白云湖生态系统健康状况进行了评价.评价结果表明,白云湖生态系统处于病态状态,不能达到其净化水质的设计作用.建议从提高进水水质、实施湖区截污和丰富生物量3方面改善白云湖生态系统健康水平.与传统熵权综合健康指数法和熵权模糊综合评价法相比,所建模型更加客观、科学地评价了湖泊生态系统健康状况,能够为湖泊生态系统健康管理提供一定依据,具有广阔的应用前景.     

基于最优分割理论的酸雨监控点位的分类研究

Fisher最优分割法是用离差平方和来表示同类样本之间的差异程度,通过简便的计算步骤和作图,确定最优分类数,使同类样本间的差异最小,各类别样本间的差异最大,并用F检验法检验最优分类数的合理性。文章根据Fisher最优分割法的理论内涵,研究其应用于酸雨环境监测优化布点的可行性。以漳州市沿海区域监测点为研究实例,用Fisher最优分割法确定最优的分类情况和最优的优化布点方案。结果表明,原布设的9个监测点用Fisher最优分割法优化为3个典型点位,可客观地反映漳州市酸雨控制区的整体污染状况和污染趋势,该方法理论内涵直观、计算简便、重复性好,对环境质量监测有重要的意义。     

基于模态叠加法的振动响应修正方法研究概述

针对模态叠加法受模态选取和截断等影响,往往导致动力学计算精度不高,尤其是对高频响应难以预测这一缺点,对多个基于模态叠加的修正方法研究的现状和发展趋势进行了概述,简要分析了各个修正方法的优劣,并结合目前的大规模并行计算技术探讨了添加这些修正方法的可能性。研究表明,模态加速度法是目前相对容易实现的一种修正算法,最易于在大规模并行计算和实际工程应用中实现。