不平衡技术在轴承故障诊断中的应用

为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多种轴承故障的模型.针对不同种类故障数据的边界混淆及类内不平衡,首先对少数类样本进行高斯混合模型( GMM )聚类,根据簇密度分布函数使用 GMM-SMOTE 进行权重采样,然后针对边界混淆问题使用 Tomek’s Link 数据清洗技术进行边界混淆样本数据清洗,形成类内类间平衡的数据集,结合超参数优化的支持向量机(SVM )模型进行诊断分析.实验结果表明,该方法效果良好,在轴承的故障诊断中有较好的实际工程意义和推广性.     

基于小波卷积与注意力机制的RV减速器齿轮箱故障诊断

在变负载工况下,RV减速器齿轮箱的特征提取存在困难,且其故障模式也难以得到识别。针对这一些问题,提出了一种基于Laplace小波卷积网络(LWNet)和注意力机制(ATT)的变工况下齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,基于Laplace小波变换原理设计了小波卷积层(Laplace Net),代替传统卷积神经网络第一层,对输入信号进行了自适应特征提取,以获得更明显的冲击特征;然后,将注意力机制引入模型卷积网络,以增强故障信息权重,以SoftMax作为分类器进行了故障诊断;为了提高模型的稳定性,每层卷积后接归一化层(batch normalization, BN),对特征进行了归一化处理,使用Dropout(0.5)防止过拟合;最后,使用RV减速器齿轮箱的数据集对基于LWNet和ATT的方法(模型)进行了验证。研究结果表明：基于LWNet和ATT的方法(模型)能够自适应地定位故障信号的冲击信息,在定负载条件下,其平均诊断准确率高达99.92%(相比于经典的深度学习模型与近期的方法,其准确率提高了3.25%～12.26%),该方法具有更高的诊断效率;在变负载条件下,该方法的平均准确率也可以达到...     

含氰基二元芳胺固化的酞菁预聚物的合成及表征

以亲核取代反应合成了3种酞菁单体(2,2′-二[4-(3,4-二氰基苯氧基)]丙烷(BAPh)、4,4′-二(3,4-二氰基苯氧基)联苯(BPh)、4,4′-二(3,4-二氰基苯氧基)甲烷(BFPh))和1种含有氰基的高熔点二元芳胺2,6-二(4-氨基苯氧基)苯甲腈(APBN)。通过核磁共振氢谱(1H-NMR)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、示差扫描量热仪(DSC)和热重分析(TGA)对合成的化合物的化学结构,芳胺和酞菁单体的热聚合行为,不同固化时间预聚物的热性能进行了研究。结果表明,BAPh/APBN和BFPh/APBN体系分别具有宽达101℃与107℃的加工窗口。BFPh型预聚物(固化1 h)比其他2种预聚物具有更高的初始分解温度(390℃下失重5%)、高温残炭率(800℃下61.7%)和固化效率。     

双肢剪力墙耦合比计算方法及其应用研究

耦合比作为衡量联肢墙受力性能的重要参数,在国际上已逐步用来指导联肢墙的设计。为了计算弹性和塑性阶段双肢墙的耦合比并明确其合理的应用范围,通过理论推导与数值模拟结果给出了弹性和塑性耦合比的计算方法,分析了耦合比全过程变化规律和不同弹性和塑性耦合比组合下双肢墙的反应,提出了利用耦合比计算双肢墙顶点水平位移的理论公式和通过耦合比实现双肢墙理想屈服机制的建议。研究结果表明:本文弹性和塑性耦合比计算方法与双肢墙顶点水平位移理论公式是有效合理的;弹性耦合比主要由双肢墙几何尺寸所控制;塑性耦合比影响双肢墙的极限承载力和延性,应限制其上限;弹性与塑性耦合比的差值应不小于10%,以防止墙肢先于多数连梁发生屈服。通过快速计算和控制耦合比,可使双肢墙的设计更加合理与安全。     

不同贮藏条件对新疆“赛买提”杏品质变化的影响

采用保鲜袋、壳聚糖涂膜处理新疆"赛买提"杏,在(0±0.5)℃条件下贮藏56 d,结果表明,保鲜袋可明显减少冷藏期间杏果的质量损失,维持总酸含量,贮藏35 d时,可明显减少杏果贮藏期间腐烂的发生,杏果的贮藏性明显提高;壳聚糖涂膜结合保鲜袋处理可较好保持冷藏期间杏果的Vc含量.     

基于信息融合与FastICA的轴承故障提取方法

针对振动传感器监测信号易受噪声干扰的问题,提出一种基于FastICA算法与信息融合的轴承故障诊断方法。算法对各通道测得的信号采用FastICA算法进行降噪处理,采用自适应线性加权算法对降噪后信号进行数据层信息融合,最后基于谱峭度指标设计自适应带通滤波器,进行特征提取。此方法解决了低信噪比条件下的轴承故障特征提取问题。使用了仿真和实验轴承故障信号验证了算法的有效性。     

测试软件开发工具发展现状及趋势

基于对国内外自动测试领域现状的调研分析,详细介绍了当前常用的典型软件开发工具;以航天测控公司的VITE平台为视角综合对比了国内外的主流软件开发工具,多层次展现了这些工具的优缺点;结合大量工程应用中的软件开发工具使用经验,评估了未来一个时期测试软件开发工具的发展趋势。     

基于梯度的无线传感器网络能耗分析及能量空洞避免机制

在基于"梯度汇聚"模型的无线传感器网络 (Wireless sensor networks, WSNs)中, 因节点间能量消耗不平衡而引发的能量空洞一直是影响网络生存周期的重要原因. 本文分别分析了无通信干扰的自由空间环境和瑞利衰落环境下网络中节点的能量消耗,提出了一种基于节点能量非均匀分布的能量空洞避免机制,即根据节点的能耗水平为每个节点储备不同的初始能量.并结合通信干扰、休眠机制等因素,研究了基于"梯度汇聚"模型的无线传感器网络生存周期的上界和下界. 模拟结果表明,该机制提高了能量的利用效率,延长了网络的生存周期.     

基于免疫匹配追踪的语音稀疏分解算法

针对标准匹配追踪(MP)算法在寻找最佳原子时计算量大的问题,提出一种基于免疫匹配追踪(IA-MP)的语音稀疏分解算法。该算法采用免疫克隆优化机制搜索最佳原子,利用抗体的种群规模控制冗余字典的大小,选择实数交叉与非均匀变异方法保证字典的完备性。仿真实验结果表明,与标准MP算法和遗传匹配算法相比,IA-MP算法可明显降低匹配追踪的计算量,算法性能较稳定,利用该算法分解后的稀疏信号具有较高的重构精度。     

一种基于人工免疫系统的聚类算法

根据数据分析中聚类判断所遵循的原则，模拟抗体捕获抗原的机制，提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法，最终可以获得全局最优解，并且具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。