低空机载LiDAR水面点云自适应分类算法研究

水陆点云分类是DTM生成、河流岸线提取等低空机载LiDAR应用领域面临的新问题,然而在岸滩等复杂扫描场景中,水陆点云的准确分类是一个公认的难题。在分析目前点云分类存在的缺陷基础上,提出了一种多元特征统计的自适应水陆LiDAR点云分类算法,该算法通过分析低空机载LiDAR水面点云的特点,针对性地设计了点云坡度、密度特征描述子;引入贝叶斯定理,建立了高程、坡度、密度隶属度函数;通过水、陆独立样本的t检验,确定隶属度函数的自适应权重;最终得到一个多元特征统计的分类模型,并基于训练样本的概率密度统计,确定了模型的自适应分类阈值。典型应用实例表明,在存在岸滩、内陆平地等复杂地形条件下,新算法都能达到99%以上的水陆点云分类精度。     

基于多源数据的黑河流域日尺度蒸散发量模拟

植被蒸散发是地表水量平衡和热量平衡的重要参量,也是衡量植被生长状况和作物产量的重要指标,同时也是进行流域水资源优化配置的依据。遥感技术的快速发展使其成为区域尺度蒸散发模拟的重要手段。以黑河流域为例,构建遥感驱动的蒸散发模拟模型,结合多源遥感数据(MODIS、TRMM等)以及GLDAS全球陆面数据同化系统数据,对黑河流域2005、2010、2015年三个时期的潜在蒸散发和实际蒸散发进行了时间尺度为每日、空间尺度为1km的模拟。研究结果表明:潜在蒸散发月际变化明显,从5月开始增长,于7月达到峰值,然后逐渐减少;实际蒸散发在月份之间变化趋势明显,在2015年均达到了最高值;精度检验结果表明本研究采用的两个模型均达到了很好的效果,Kristensen-Jensen模型更适合用于黑河流域。本研究为黑河流域地表特征数据集提供了重要的日尺度蒸散发数据。     

广州蓄能水电厂振动监测及分析方法研究

广州蓄能水电厂建立了针对机组启停频繁、振动变化快速的蓄能机组振动状态分析及保护系统,全方位对机组上导、下导、水导轴承及推力轴承的绝对和相对振动进行实时监测分析,并提供相应的保护。在振动数据分析中,不但采用趋势分析、实时波形、轴心轨迹分析等传统方法,还利用快速傅氏变换(FFT)和频谱特征提取法,提高了对机组隐含性故障分析的准确性和可靠性。以机组稳态和暂态变化过程为例,介绍了FFT和频谱特征提取法在振动状态分析中的应用。     

冻融循环对固化淤泥土力学性质的影响

为研究固化淤泥土经过冻融循环后的力学性质变化及其劣化机理,通过无侧限抗压强度试验、直剪试验、固结试验等土力学试验对其形变特征、内摩擦角、黏聚力以及压缩特性的变化进行分析。结果表明:固化淤泥土随着冻融循环次数的增加,其无侧限抗压强度、内摩擦角、黏聚力以及压缩屈服压力等重要力学指标均出现减小的现象;6次冻融循环后,固化淤泥土达到承受极限,在此之后试样的各项力学指标将发生突变,破坏类型变为脆性破坏。研究成果可为固化淤泥土冻融循环劣化防治措施的制定提供科学的思路。     

基于SOFM和BP短期负荷预测方法

基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。     

基于K-L变换的支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用

支持向量机应用于故障诊断是近年来研究的热点,在支持向量机算法的基础上,以汽轮机故障为例,引入了K-L变换对故障特征进行提取。结果表明,经K-L变换后的支持向量机算法能够保证故障信息的完整性,有效识别临界故障状态,提高了故障的分类精度,扩展了支持向量机的应用范畴。     

基于 SVD-VMD 和 SVM 滚动轴承故障诊断方法

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。     

准噶尔盆地乌夏地区稠油稠变阶段及其成藏特征分析

乌夏地区稠油分布于距油源玛湖凹陷远距离的断裂上盘中生界超覆尖灭带上,埋深浅,构造简单。表现出高密度、高粘度、高沥青质、高酸值、低蜡、较高凝固点的特征,体现了生物降解原油的基本特征。根据其饱和烃色质谱特征、生物标志化合物降解程度、三环萜烷和孕甾烷含量等将其降解稠变过程划分为4个阶段。长距离通过不整合面运移遭受水洗、生物降解是导致原油稠变的主要因素,其成藏主要与不整合和浅部正断层有关,在后期成藏中对油气有重要的封堵作用。     

凝析油气体系相态特征研究现状

凝析气藏是一种特殊的气藏,在世界气藏开发中占有重要的位置。通过对凝析油气流体烃组成分布、地层流体相图形态及特征、地层流体弹性膨胀特征的研究,了解凝析气藏开发过程中地层烃类体系PVT相态特征和物理化学性质随压力而变化的规律,以便为凝析气藏产能评价、数值模拟研究、生产动态分析等提供相态模拟的基础。目前,常规凝析气藏的相态研究已经取得了很大的成就,形成了一批较为完善的应用技术。通过研究预测了凝析油气藏今后的研究方向和趋势,为含H2S凝析气藏流体相态特征研究、高温高压含水凝析气藏相态特征研究以及介质凝析油气相态特征研究具有重要的指导意义。     

基于参数优化变分模态分解和多尺度熵偏均值的行星变速箱故障特征提取

针对某型装甲车辆行星变速箱行星轮故障特征难以提取的问题,提出了结合参数优化变分模态分解(VMD)和多尺度熵偏均值的故障特征提取方法。为克服VMD算法参数选取依赖经验的弊端,采用粒子群优化算法对VMD参数进行优化。使用参数优化后的VMD算法对信号进行分解,并依据互信息选取有效分量对信号进行重构。多尺度熵能反映信号在多尺度下的复杂度,偏均值可以反映多尺度熵的均值和变化趋势。采用基于多尺度熵的综合指标多尺度偏均值,以全面反映振动信号在多尺度下的特性,用于衡量行星变速箱运行状态,从而进行故障特征提取。行星变速箱实验数据处理结果表明,新方法可以更加有效的提取行星变速箱故障。