基于FSK-CNN的轴承故障诊断研究

在旋转机械设备的运维保障过程中，采用基于专家经验的传统故障检测方法难以对轴承的健康状态做出实时的状态检测。针对这一问题，本文提出一种基于快速谱峭度与卷积神经网络（FSK-CNN）的故障诊断方法。首先采用快速谱峭度（FSK）法对振动信号进行特征提取，将一维时域信号转化为二维的谱峭度图；之后，采用一种结合卷积注意力模块（CBAM）的卷积神经网络模型完成故障分类。试验结果表明，快速谱峭度法可以有效提取轴承振动信号故障特征，引入卷积注意力模块对传统卷积神经网络模型具有明显的优化作用，FSK-CNN的故障诊断方法对于10种不同的轴承故障类型的诊断准确率可以达到99%。     

生物曝气技术修复地下水中的苯和二甲苯实验研究

 结合东北某石油污染场地的水文地质特征,通过影响因素试验探讨了不同环境因子对微生物生长及降解地下水中苯和二甲苯效果的影响作用。同时,通过土柱实验,分析了微生物在不同砂土介质中的迁移规律和降解地下水中苯和二甲苯的效果。结果表明,微生物降解苯和二甲苯的最佳条件为,培养基温度20℃、pH值7.0、添加氮磷和溶解氧(DO)5.21mg/L。微生物在砾砂、粗砂和中砂中的迁移速度随着介质平均粒径和孔隙度的增大而加快。在同一种介质中,微生物穿透前20cm所需时间大于穿透后20cm所需时间,在不同介质间,微生物穿透40cm所需时间均为:砾砂<粗砂<中砂。总的来说,随着介质平均粒径的变小,苯和二甲苯的去除率增加。在中砂介质中,苯和二甲苯的去除率达到40%以上。