基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法及其应用

在对旋转机械进行故障诊断时,通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数,组成原始的故障特征向量,然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此,本研究提出了基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法。采用ReliefF加权特征选择算法对原始各特征的分类能力进行评价,选择出分类能力较强的特征;再通过特征相关度算法剔除其中分类能力相近的冗余特征,将剩余的分类能力较强的特征组成最终的降维特征向量用于故障分类和诊断,实现原始特征的降维。通过液压泵和滚动轴承的故障诊断实验,并与传统的主元分析(PCA)方法对比,结果表明该方法能够用较少的降维后的信号特征获得更高的故障正确识别率。     

夹河煤矿7423,7425工作面地表岩移观测及参数分析

建立地表岩移观测站,通过观测地表移动变形情况以及受采动影响地表建筑物的破坏情况,探索深部开采条件下地表移动变形规律,合理地指导村庄下采煤。     

一种内嵌式程序行为监控框架IPBMF

内嵌引用监视器是实现动态程序行为监控的重要途径。目前的监视器采用各自的方法实现监视器的自身保护和降低负载,结构不统一,增加了协同工作的难度和开发的代价。该文提出一个引用监视器的框架IPBMF,给出了通用的机制,实现了对监视器的保护和高效运行。提供了引用监视器的组合机制,有利于对程序行为的有效监控。