基于可拓法的高潜水位矿区复垦潜力评价

针对目前我国土地复垦体系不健全,新技术和新理论研究较少,土地复垦率低的现状,将可拓法引入土地复垦潜力评价中。我国东部高潜水位平原矿区存在严重的塌陷积水特征,基于此构建了基于可拓法的高潜水位矿区复垦潜力评价系统。通过实例分析,并与传统的模糊数学法进行比较,结果具有一致性,与实际情况相符,验证了该评价法在高潜水位矿区复垦潜力评价中的可行性。该方法在评价过程中避免了人为主观性,从定性和定量的角度解决矿区复垦潜力评价问题,并有效地预测复垦潜力变化趋势,结果直观可靠。     

调频率自适应匹配线性变换及其对旋转机械故障诊断研究

旋转机械常处于变转速工作状态,因而其振动信号也表现出非平稳性。分析此类非平稳信号时由于受有限的时频分辨率影响,常无法获得理想的时频表示,难以揭示与旋转机械健康状态相关的有用信息。根据单个线性调频变换（LCT）能提升特定时刻时频聚集性这一特点,提出了调频率自适应匹配线性变换（Adaptively MatchingChirp?rate Linear Transform,AMCLT）。利用最大峭度准则指导选取每个时刻合适的调频率,并且只保留与所选调频率相关的时频分布用于构造最终的时频表示;扩展原始线性变换基函数,使所提 AMCLT 方法在无需迭代情况下可同时完成对多分量非线性调频信号的分析。此外,对所提 AMCLT 方法进行了信号重构分析,可实现对信号中目标频率分量的时域信号重构。振动信号处理结果表明,在时频表示的可读性方面,所提方法可得到能量更加集中且不受交叉项干扰的时频表示;在特征提取方面,所提方法可更加准确地提取旋转机械振动信号中的频率特征,可有效应用于旋转机械的故障诊断。     

基于指数调节策略对抗网络学习的轴承故障诊断研究

基于深度学习的故障诊断方法被广泛应用于以轴承为代表的机械关键部件故障诊断,其取得理想效果的前提是有足量故障样本且训练集、测试集满足同分布要求。然而,在实际工况下数据分布会发生变化,进而使原有工况下的诊断模型很难适用于新工况。为此,域适应类迁移学习方法被用于解决训练集、测试集分布不同的问题,其重点在于实现数据分布适应,即度量数据分布差异,并利用度量结果对模型训练进行指导,从而提升学习效率和诊断准确率。在此基础上,提出了一种基于对抗学习的域适应方法,该方法的核心是将提出的指数调节策略与对抗网络相结合,使得网络在故障诊断过程中更有针对性地适应目标域的数据分布。该网络由特征提取器、分类器、一个全局域鉴别器和多个局部域鉴别器组成,利用对抗策略和适应性矩估计算法对模型进行优化,并通过基于指数调节策略设定的指数自适应因子对模型中的边缘分布和条件分布重要性进行调节,使得模型可以稳定、高效地进行故障诊断。在跨转速、跨负载和同时跨转速和负载的轴承诊断案例中对提出的方法进行验证,结果表明本文方法的诊断效果优于其他域适应方法,并具有较好的稳定性。     

长江行蓄洪空间数字孪生实景三维模型构建研究

数字孪生是流域数字化转型的重要技术手段,为有力支撑数字流域孪生中数据底板的构建,以长江中下游三洲联垸行蓄洪空间为研究对象,利用飞马无人机D200获取测区五视角影像,基于Context Capture软件全自动构建实景三维模型,并利用野外量测的检查点对模型精度进行评定。研究表明：基于倾斜摄影构建的实景三维模型平面误差和高程误差分别为0.104 m和0.121 m,均在3个像素以内,满足1∶500比例尺测图要求。基于高精度实景三维模型构建的三维数字场景,可为行蓄洪空间在实时调度模拟分析中的运用提供参考。     

基于SALSA优化算法的变转速轴承故障特征稀疏表示方法研究

变转速工况下轴承等设备的关键部件出现故障后对设备的危害十分严重,而且此类工况下振动信号更加复杂。为了克服此类问题,引入分裂增广拉格朗日收缩算法建立变转速轴承故障特征稀疏表示方法,实现变转速下轴承故障冲击特征的准确提取。首先,基于变转速轴承故障振动响应模型,分析不同转速下轴承故障振动响应形态变化规律,构造Laplace小波基底过完备字典;然后运用分裂增广拉格朗日收缩算法实现故障信号的稀疏表示与重构,通过提取重构信号的特征阶次实现轴承的故障诊断。轴承故障诊断实例验证了所提方法在变转速工况下轴承故障诊断的有效性。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

基于变步长多尺度 Lempel-Ziv 复杂度融合 指标的旋转设备损伤评估

损伤程度评估对于旋转设备的故障预测与维护至关重要。Lempel-Ziv复杂度已被广泛用于旋转设备的定量故障诊断。但是传统Lempel-Ziv复杂度指标只能在单一尺度提取故障信息,难以全面挖掘故障特征。为此,学者提出了多尺度Lempel-Ziv复杂度。然而,多尺度分析会缩减时间序列的长度,易于导致评估结果不准确。因此,提出了一种基于变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度融合的旋转设备损伤程度评估指标。首先采用变步长策略优化粗粒化过程,更全面地挖掘故障信息;然后运用基于拉普拉斯得分加权的融合方法来评估每个尺度的重要性,将变步长多尺度复杂度序列转化为一个单一但全面的评价指标,即所提的变步长多尺度复杂度融合指标,用以全面挖掘振动信号的特征,实现对旋转设备的损伤评估。本文采用轴承单点缺陷数据、轴承全寿命数据和齿轮箱疲劳试验数据验证所提方法的有效性,并与其他复杂度指标进行比较分析,结果表明：所提指标可100%准确地对轴承故障严重程度及齿轮磨损程度进行评估,发现早期故障,实现旋转设备的定量诊断。     

广义平滑对数正则化稀疏分解方法研究及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的计算效率低,幅值低估以及估计精度不足等问题,提出了一种基于调Q小波变换(Tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)作为稀疏表示字典的广义平滑对数正则化稀疏分解方法。该方法研究了满足紧框架条件的TQWT来构建稀疏表示字典,然后基于Moreau包络平滑思想提出广义平滑对数正则化方法,该罚函数可以在保持幅值的基础上精确重构出齿轮箱故障瞬态成分,最后利用前向后项分裂(Forward-backward splitting,FBS)算法精确求解该稀疏表示模型。仿真信号和试验信号验证了所提方法在齿轮箱复合故障诊断中的有效性。     

基于物元可拓法的土壤重金属污染评价

土壤重金属污染具有典型的模糊性和不确定性。为准确地评估土壤重金属污染情况,利用物元理论、可拓理论和关联函数建立了土壤重金属污染评估的物元可拓模型。在此基础上,选择Cd、Pb、Cr、Hg、Cu和Zn 6个污染因子作为评价指标,对某金矿区46个采样点进行污染评价。结果表明,研究区46个采样点中,清洁级样点有23个,占总采样点的50%,尚清洁级样点11个,占总采样点的23.9%,轻污染级样点11个,占总采样点的23.9%,中污染采样点1个,占总采样点的2.2%。通过与4种传统的经典污染评价方法比较可知,物元可拓法用于土壤重金属污染评价是可行的,运用Matlab2010b进行评价结果计算,操作简便快捷,另外,物元可拓法在评价过程中避免了人为因素的影响,实现了对参评因子的量化处理,是进行土壤重金属污染评价的一种新方法。     

广义稀疏解卷算法研究及其轴承故障诊断应用

机械系统中轴承局部故障会导致振动信号中出现瞬态冲击成分,而瞬态成分的有效提取是实现轴承故障诊断的关键。最小熵解卷积是一种基于峭度准则的微弱特征提取方法,然而其在强背景噪声下的稳定性较差。因此,提出一种基于广义P算子稀疏准则的解卷积方法。首先理论推导出广义P算子稀疏准则下的优化解卷积表达式,然后建立以归一化频率能量比为指标的广义稀疏准则下的轴承故障特征识别方法,最后利用仿真信号与实验数据对提出方法进行验证。仿真信号分析结果表明了提出方法能够识别出强背景噪声下轴承微弱故障特征;同时实验信号分析结果也证明了提出方法能可靠地检测出轴承微弱故障,并优于现有最小熵解卷积等故障诊断方法。