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1.
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
2.
以Pt为活性组分、经不同浓度草酸铝处理的USY分子筛为载体,制备了Pt/USY催化剂,并用于菲一步加氢饱和反应和加氢异构反应体系。由于金属活性位点Pt上易发生加氢反应,USY载体酸性位点上易发生异构反应和裂解反应,实验分别考察了Pt颗粒、载体的酸强度和酸量对菲转化率和产物分布的影响。结果表明,活性金属Pt颗粒尺寸及分散度直接影响菲加氢饱和产物分布;草酸处理后制备的催化剂Pt/0.05-USY、Pt/0.1-USY较未经酸处理的Pt/USY更利于菲加氢反应。全氢蒽是菲向目标产物烷基金刚烷转化的关键中间产物,异构产物烷基金刚烷生成需在USY分子筛Br?nsted酸位点完成;随着催化剂载体酸量和酸强度的降低,裂解反应程度迅速减弱;菲加氢反应最终产物以加氢饱和反应产物为主;使用Pt/0.1-USY催化剂异构反应产物烷基金刚烷收率为2.3%。 相似文献
3.
为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率. 相似文献
4.
为了提升吉林省煤监局所辖矿井各种灾害监测的信息化水平,提高监管、监察的及时性、可靠性,研究了一套煤矿重大灾害联网预警分析技术。建立了基于重大灾害特征规律的动态预警模型,将各矿井瓦斯、二氧化碳、火、顶板4大灾害监测系统的数据进行集成和综合分析。介绍了系统建设的技术原理、架构、联网方式、数据集成方式以及模块设计。开发了联网分析预警平台,借助阿里云服务进行发布,实现吉林省主要矿井安全信息的综合管理和集成共享、安全隐患的在线监测和动态识别以及重大灾害信息的分类、分矿井集中展示。研究为煤矿安全监管监察工作提供了有效的辅助工具及手段。 相似文献
5.
研究了存在不确定拒绝服务(denial of service, DoS)攻击的异构多智能体系统协同控制问题。网络环境的开放性会导致网络攻击的复杂性不断提高,其中,对于一类不确定网络攻击的研究具有重要的现实意义。由于不确定攻击情况下模态获取困难,将导致控制器模态与系统模态产生不匹配问题。首先,正常情况下所有智能体都是时间同步的并且以固定采样周期相互通信,当攻击发生时采用保持输入机制并且假定攻击持续时间是有界的,通过使用马尔可夫切换系统方法来构建该复杂动态系统模型。其次,通过解耦技术将原高维系统转换为两个低维的闭环误差系统,并通过Lyapunov稳定性理论得到了保证异构多智能体系统输出一致性的充分条件。进一步,应用相关矩阵变换方法给出了通过求解一系列矩阵不等式来获得控制器增益的方法。最后,通过基于移动舞台机器人系统的仿真研究验证了本文所提出方法的有效性。与现有结果相比,本文所考虑的攻击概率可以是不确定甚至完全未知的,所设计的异步控制器具有更好的兼容性,即包含了常见的同步控制器以及模型独立控制器。 相似文献
6.
为了更好地分析限价指令簿(LOBs)的趋势,文中提出面向LOBs趋势分析的网络集成模型(NEM-LOB).模型融合2个长短期记忆(LSTM)子模型和1个卷积神经网络(CNN)子模型.一个LSTM子模型可通过LOBs的分布信息捕捉全局时间依赖性,另一个LSTM子模型可通过LOBs和订单流的动态信息捕捉全局动态性.CNN子模型通过LOBs的事实信息提取局部特征.最后,结合3个子模型,提取特征以获得预测结果.在FI-2010数据集上的实验表明NEM-LOB通过引入订单流信息,能对LOBs进行更好的趋势分析. 相似文献
7.
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。 相似文献
8.
软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。 相似文献
9.
搜索引擎作为互联网主要应用之一,能够根据用户需求从互联网资源中检索并返回有效信息。然而,得到的返回列表往往包含广告和失效网页等噪声信息,而这些信息会干扰用户的检索与查询。针对复杂的网页结构特征和丰富的语义信息,提出了一种基于注意力机制和集成学习的网页黑名单判别方法,并采用本方法构建了一种基于集成学习和注意力机制的卷积神经网络(EACNN)模型来过滤无用的网页。首先,根据网页上不同种类的HTML标签数据,构建多个基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)基学习器;然后,采用基于网页结构特征的集成学习方法对不同基学习器的输出结果执行不同的权重计算,从而实现EACNN的构建;最后,将EACNN的输出结果作为网页内容分析结果,从而实现网页黑名单的判别。所提方法通过注意力机制来关注网页语义信息,并通过集成学习的方式引入网页结构特征。实验结果表明,与支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、CNN、长短期记忆(LSTM)网络、GRU、结合注意力机制的卷积神经网络(ACNN)等基线模型相比,所提模型在所构建的面向地理信息领域的判别数据集上具有最高的准确率(0.97)、召回率(0.95)和F1分值(0.96),验证了EACNN在网页黑名单判别工作中的优势。 相似文献
10.
文章基于二极管-电容倍压单元,提出了一种新型高增益升压变换器。该拓扑在实现高增益的同时可以避免使用极大的占空比,并且有效地降低开关管和二极管的电压应力。分析了变换器的工作原理,推导了变换器工作在连续状态(CCM)和断续状态(DCM)下的电压增益、开关器件的电压应力和电感电流纹波。CCM状态下与传统的Boost变换器相比电压增益是其(5-D)倍,电感电流纹波近似减小为原来的一半。最后通过仿真与样机实验验证了理论分析的正确性,表明提出的变换器具有良好的综合性能。 相似文献