自适应正则化迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断

针对不同工况下存在两域分布差异复杂的问题,提出自适应正则化迁移学习的不同工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,训练基分类器为目标域预测伪标签,利用联合分布适配对齐两域分布,以减小分布差异;其次,通过流形正则化对目标域数据进一步利用,挖掘数据的潜在分布几何结构,学习目标域数据分布信息;最后,利用在结构风险最小化框架下建立的分类器结合上述两步学习策略,迭代更新伪标签获得最优系数矩阵完成不同工况下滚动轴承故障诊断。在两组滚动轴承数据集上进行实验验证,实验结果显示所提方法识别准确率分别达到了96.38%,94.18%。证明该方法能够有效应对多种工况导致的复杂分布差异,同时具有较好的有效性和可行性。     

基于Littlewood-Paley小波支持向量机的故障诊断

提出一种基于Littlewood-Paley小波支持向量机(LPWSVM)的旋转机械故障诊断模型。首先将故障信号EMD分解为平稳IMF分量,再选择表征故障调制特征的IMF分量并构造瞬时幅值Shannon熵作为故障特征矢量输入到LPWSVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值Shannon熵矢量的不同拉大了各类故障的互异性;Littlewood-Paley小波核是一种具有平移正交性的多维允许支持向量核函数,可以其正交性逼近二次可积空间上的任意函数,具有良好的非线性映射能力,因而LPWSVM在同等条件下比一般最小二乘支持向量机的学习精度和自适应识别能力要高,更适用于故障诊断等复杂模式识别问题。一个滚动轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。     

稀土矿区地下水“三氮”分布特征及迁移转化规律

三氮"浓度是稀土矿区地下水质量评价的重要指标,"三氮"污染特征的分析以及迁移转化规律的揭示对水环境监测和污染治理具有重要意义。以龙南离子型稀土矿区地下水为研究对象,通过钻孔取样和水质分析,探讨地下水中"三氮"的分布特征以及迁移转化规律。结果表明:1)龙南稀土矿区地下水中,"三氮"在松散岩孔隙水中的浓度略大于风化带裂隙水,NH₃-N浓度远超地下水Ⅲ类水标准,最大超标倍数48.42倍,超标率31.71%,NO₃-N、NO₂-N浓度较低,无明显超标现象。2)NH₃-N以浸矿区为中心,沿地下水径流方向迁移,水平迁移距离约3500m;"三氮"在松散岩类孔隙水中的迁移速度大于在风化带网状裂隙水,土体渗透系数越大,"三氮"迁移速度越快。3)"三氮"在地下水中的转化机制主要是硝化反应、反硝化反应以及NH4⁺的挥发作用和NO2^-的自分解反应,pH是影响矿区地下水中"三氮"富集以及相互转化的重要因素。     

蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别

针对蓄意攻击样本有限不均衡而引起无法有效识别关键危险源少数类样本的问题,提出多分类器集成加权均衡分布适配的关键危险源识别方法.首先,在保证少数类样本被充分选择的前提下随机抽取多数类样本,构成源域多样本训练集合,在目标域上直接预测伪标签并给样本赋予不同的权重,让少数类样本可以得到充分的训练;然后,训练源域样本集的分类器,...     

龙南足洞稀土矿区地下水水质特征及健康风险评价

随着长时间对离子型稀土矿的过度开采,其矿区及周边生态环境治理刻不容缓.为提供原地浸矿开采技术导致的矿区及周边地下水污染的修复科学依据,对龙南足洞稀土矿区地下水进行监测,运用修正的内梅罗指数法和健康风险模型进行地下水质综合评价和暴露风险评估.结果表明:浸矿期间污染物在地下水中的迁移缓慢,对浅层地下水的影响大.随着距离和时...