基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

文学中自我求证模式的文化阐释

本文从文化学角度阐释了文学中自我求证模式厦其文化内涵，并对于连、吕西安、高加林、金狗等人物形象作了个案分析。以此就中西文学自我求证模式所导致的不同价值取向的悲剧现厦其深层内涵作了比较研究。     

基于支持向量机的矿浆管道堵塞信号识别方法

针对传统统计学理论的局限性,提出一种基于支持向量机的矿浆管道堵塞信号识别方法.该方法可以有效地识别矿浆管道中压力信号、流量信号的异常,通过分析压力信号、流量信号的异常从而准确识别堵塞信号.对于矿浆管道堵塞发生的早期发现起到一个很好的预警效果.研究结果表明,该方法分类效果好,泛化能力强,在识别正确率上优于径向基核函数人工神经网络方法,为矿浆管道安全生产监测提供了可靠的理论支持.     

嵌入误分类代价和拒识代价的二元分类算法

传统分类算法隐含的假设(每个样本的误差都具有相同的代价,且接受每个样本的分类结果)并不适用于医疗诊断、故障诊断、欺诈检测等领域的实际需求。在定义拒识代价的基础上,本文提出一种嵌入非对称误分类代价和非对称拒识代价的二元分类算法(CSVM-CM C2RC),包括以下4个步骤:学习代价敏感支持向量机、估计每个样本的后验概率、计算每个样本的分类可靠性、确定每类样本的最优拒识阈值。基于标准数据集的试验研究表明,CSVM-CM C2RC能有效地降低误分类率和平均代价,提高分类结果的可靠性。     

CEEMD与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法研究

为了提取滚动轴承早期微弱故障特征信息,提出一种互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与广义形态差值滤波结合的故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行CEEMD分解成若干不同尺度的本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用相关系数-峭度准则来选取故障信息丰富的IMF分量信号,并对其进行重构;然后采用广义形态差值滤波器对重构后的信号进行滤波,以滤除噪声干扰;最后利用Teager能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)对去噪后的振动信号进行分析,提取振动信号的故障特征.滚动轴承振动信号分析试验结果证明了本文方法的有效性.     

基于ITD和敏感SVD的故障诊断方法研究

如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)和敏感奇异值分解(Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD)的故障诊断方法.首先对时域振动信号进行ITD预处理,并根据峭度准则选取包含故障信息的敏感旋转(Proper Rotation,PR)分量用于振动信号重构,以凸显振动信号局部特征;然后对此时频信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子及定位因子选择敏感SVD分量重构信号,以滤除噪声干扰,提取微弱故障信息;最后利用Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,用于识别故障类型.将此方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.