基于加权FCM算法的轴承故障诊断

提出一种基于特征评估和特征加权FCM算法的滚动轴承故障诊断方法．对原始振动信号提取时域、频域和小波包归一化能量特征，组成联合特征．然后对联合特征进行评价，计算类可分性评价指标．根据该指标大小选取敏感特征，进行特征加权模糊聚类分析，实现对轴承故障状态的自动识别．特征评估克服了传统方法在特征选择上的盲目性，特征加权提高了分类准确率．实例表明，该算法不仅可以可靠识别不同类型的滚动轴承故障，而且可以识别不同程度的故障．     

一种基于关联规则的变压器关键参量提取方法

从众多的指标中筛选关键参量可提高变压器状态识别的准确性和效率。针对变压器的状态识别,提出一种基于关联规则的变压器状态关键参量提取方法。首先在分析变压器状态指标参量与故障类别关联关系的基础上,构建较为全面的变压器基础参量体系,然后运用关联规则将变压器故障类型与指标参量之间的关系进行量化,通过计算得到各指标参量的支持度与置信度,以满足两者最小阈值为条件提取出变压器状态关键参量,从而构建变压器状态关键参量体系。最后以某变电站故障统计数据为例进行验证,为变压器监测数据分析提供一种新的思路。     

几类SPC控制图在路面施工统计分析中的对比研究

针对某山区高速公路施工质量控制不足、 数据挖掘不充分等问题, 分析 EWMA 控制图在高速公路沥青路面施工质量控制中的应用。 首先研究建立路面施工的多变异源数学模型以解决虚发警报过高的问题。 然后基于统计过程控制理论, 对比分析传统的休哈特控制图、 表格式累积和控制图及指数加权移动平均控制图三种控制图的应用效果。 研究发现: EWMA 控制图在适用性、 检出力方面的应用效果最优。 最后结合路面施工生产的实测数据, 对质量控制关键指标利用 EWMA 控制图进行实际验证, 效果较好。     

小样本条件下一种旋转机械振动状态阈值的确定方法及应用

针对旋转机械振动状态阈值设定时数据样本不足的情况,给出了一种基于Bayes-随机加权法的阈值确定方法.该方法综合运用了随机加权法、Bayes理论和验前信息融合技术,实现小样本条件下的振动特征值统计参数估计.通过与经典统计法和随机加权法的仿真对比研究,证明了其在小样本统计参数估计应用中的优越性.对离心泵机组故障模拟平台进行了整机振动状态阈值确定实验,能有效的实现设备振动状态评估.     

复杂生产过程的小故障检测与分类方法

为监测复杂生产过程的状态,根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论,将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理,并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息,得到有效的小故障数据,进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值,实现了复杂生产过程的小故障模式检测,并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类.沥青混合料生产过程的仿真研究表明:在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下,故障检测识别率均达到95%,与主元分析方法相比平均提高了75%;分类准确率达到92.5%,与BP神经网络方法相比提高了19.3%.      

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同．本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数．根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据．进行了对个别路段的状态评估．实证分析结果表明：在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数：基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据．     

基于多源数据融合的城市道路网络宏观基本图模型

宏观基本图(MFD)是描述路网平均流量和平均密度的关系模型,在路网服务水平评估、区域控制和宏观交通建模中具有重要的作用.本文以路网加权流量和加权密度为MFD描述指标,提出了一种融合微波检测器数据和车牌识别数据的MFD构建方法.为了评估不同数据源下路网MFD的有效性,提出了采用状态比指标描述 MFD的差异性.以青岛市实际数据为例,分析了单一数据来源和融合数据下的MFD变化规律.结果表明,在路网中存在不同类型检测器时,融合模型仍能够精确描述路网MFD.     

基于CNN和WSVDD的深孔镗削加工过程状态评估与监测

针对深孔镗削加工过程中易出现颤振以及传统监测方法监测效率低的问题,提出了一种将深度卷积神经网络和加权支持向量数据描述法相结合的深孔镗削加工过程颤振评估与监测方法。首先基于深度卷积神经网络提取加工过程状态内振动信号的特征矢量,然后以正常加工状态下的特征矢量训练加权支持向量数据描述模型,得到相应的描述加工正常状态下的超球体模型,再计算当前加工过程状态特征矢量与超球体之间的相对距离,作为加工过程状态的评估指标,并对稳定度阈值进行设定。结果表明:与文献中其他方法相比,文中方法的监测能力更强,对加工过程状态的稳定度描述更加准确。     

基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究

基于岭回归与马氏距离判别法的基本原理,选取岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f作为评价指标,通过岭回归分析确定其权重系数,根据权重系数的大小剔除权重较小的指标,最终采用Rw,Ko和f建立马氏距离判别模型,并利用广东省某隧道工程进行模型检验。结果表明：岭回归-马氏距离判别法预测结果与实际相吻合,从而验证了岭回归-马氏距离判别法用于围岩分类预测是可行的。最后,运用建立的岭回归-马氏距离判别模型对东深供水改造工程隧洞围岩进行预测,经计算分析发现,所选洞段围岩判别结果与《水工隧洞设计规范》（SL279-2002）的分类结果一致,进一步证明了该方法用于隧道围岩分类预测的合理性及有效性。     

基于EMD的混凝土箱梁虚拟预拼装质量评估方法

针对混凝土箱梁桥上部结构虚拟预拼装时,无法系统量化评估虚拟预拼装质量的技术难题,提出一种基于EMD(earth mover’s distance,推土距离,也被称作Wasserstein距离)的混凝土组合箱梁虚拟预拼装质量评估方法。该方法借助统计概率分布的形式描述基于规范衍生的质量评估分项,全面反映各分项在混凝土构件相关区域的质量状态;通过赋予组合权重系数形成对预拼装方案整体的质量评估值,最终形成对不同拼装方案的量化评估。该方法在计算机虚拟平台中可为实现拼装方案的自动优化提供量化参考标准,对信息化和自动化施工具有一定指导意义和实用价值。