基于非线性关联维特征提取的机械自动化监测系统

提取天然气压缩机故障状态下振动信号的故障特征是设计机械自动化检测系统的核心技术。提出一种基于非线性关联维特征提取的机械自动化监测系统设计方法,在故障诊断原理基础上,进行故障振动信号时间序列分析,设计故障振动信号相空间重构方法,改进了相空间重构最佳时延和嵌入维数参数计算的关键技术,通过提取关联维故障特征,在Simulink平台上设计了自动化监测系统。系统实验结果表明,该算法和系统能使各类故障状态下提取的关联维特征的标准差显著性降低,特征分布聚类能力明显提高,系统能有效检测各类故障,实现了机械设备的自动化监测,在自动化故障诊断仪表设计等领域具有较好的工程实践价值。     

水利普查成果分析中数据立方体计算研究

n维的立方体将生成2n个聚集立方体.如何进行立方体计算,在存储空间和查询时间方面寻求平衡,成为多维分析应用中的关键问题.基于部分物化的策略,并结合水利普查数据特征,改进Minimal cubing方法,提出了层次维编码片段方法HDEF cubing.该方法利用编码长度较小的层次维编码及其前缀,快速检索出与查询关键字相匹配的层次维编码,减少了多表连接操作,从而提高查询效率.以水利普查数据为例,验证了改进的立方体计算方法能高效地对立方体进行存储和查询,适用于水利普查成果分析.     

OLAP中文本文件建模

在联机分析处理中,由于传统的模型无法对文本文件进行建模,因此提出了基于维概念的星系模型。该模型删除了事实的概念,消除了只能把事实作为分析主题的限制,令联机分析更加自由;而且引入了联系的概念,实现了对文本文件中的超链接进行建模。通过两种方法可以把星型模型中的事实转换成星系模型中的维,实现了星系模型与其他模型之间的转换。     

主题分析技术在文档聚类中的应用

为解决高频特征对文章的主题信息反映不够全面,无法获得高质量聚类结果的问题,同时为获得聚类后各类别反映信息的精确描述,采用词汇链反映文章所描述的主题信息,并依据文本间词汇链的相似度进行聚类.将聚类后属于同一类别并反映相同主题信息的词汇链进行融合,通过分析各词汇链所描述的主题信息在不同类别内的分布来抽取能够充分反映各类别主题的关键词集合.实验证明该方法比应用高频特征进行聚类的效果好,同时由于分析了主题信息在各类别内的分布情况,使抽取的类别关键词能够很好地体现每个类别所侧重描述的信息.     

混凝土底板温度及温度应力影响参数分析

借助参数化设计语言(APDL)分析了水泥品种及标号、结构尺寸、外界约束对混凝土底板温度及温度应力的影响.结果表明:与普通硅酸盐水泥525相比,普通硅酸盐水泥425、矿渣水泥425可使底板最大拉应力分别减低约21%、37%;底板平面尺寸增大,压应力几乎保持不变,拉应力增大,发展较为平缓;底板厚度越大,出现最高温度的龄期越晚,底板降温时持续高温时间更长,且温度应力随厚度增大而增大.     

Chaotic characteristics of electromagnetic emission signals during deformation and fracture of coal

Electromagnetic emission (EME) is a kind of physical phenomenon accompanying the process of deformation and frac-ture of loaded coal and rock and it is of importance in quantitatively analyzing its characteristics. This will reveal the process of deformation and fracture of coal and predicting dynamic disasters in coal mines. In this study, the G-P (Grassberger and Procaccia) algorithm, calculation steps of the (if only 1 dimension) correlation dimension of time series and the identification standards of chaotic signals are introduced. Furthermore, the correlation dimensions of EME and the acoustic emission (AE) signals of time series during deformation and fracture of coal bodies are calculated and analyzed. The results show that the time series of pulses number of EME and the time series of AE count rate are chaotic and that the saturation embedding dimensions of a K3 coal sample are, respectively, 5 and 6. The results can be used to provide basic parameters for predicting of EME and AE time series.     

基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.     

基于分形理论P2P流量行为的自相似性

针对单个主机单个协议流量的自相似性和非宏观上流量的自相似性,分析了端到端（P2P）网络流量的自相似性. 对常见的端到端(P2P)应用进行分析后发现,其应用层数据存在自相似性,且在时间尺度与行为尺度的比较中,P2P应用层流量在行为尺度上的自相似性表现得更加明显和稳定. 为了将行为尺度上的自相似性应用到业务感知领域,提出了一种新的P2P流量识别算法,该算法通过计算网络流量不同行为尺度下的容量维,再辅以主动系数来识别P2P流量. 实验结果证明,新算法在P2P流量识别方面的准确率高于同类算法,在加密流量的识别上表现尤为突出.     

螺旋管激光三维弯曲精度研究

对螺旋管材激光三连续弯曲精度控制进行了理论分析,建立了工艺参数与弯曲件尺寸的关系模型,绘制了工艺参数与弯曲件尺寸的关系图,为提高螺旋管激光三维连续弯曲精度提供了理论依据。通过螺旋管激光三维连续弯曲实验,验证了工艺方案的可行性。根据弯曲结果,结合理论分析,进一步调整工艺参数,使螺旋管直径精度提高60％,螺距精度提高53％。     

基于保局映射的图像纹理聚类

为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性.