基于极限学习机的机械设备故障诊断研究

针对机械设备工况传感数据维度高、数据量大的特点,提出了一种基于极限学习机的故障诊断方法。首先,将机械设备传感器收集到的数据进行规范化处理,并采用过采样方法解决样本数据类别不平衡的问题;其次,通过预处理后的训练数据构建极限学习机模型,采用增量式方法确定隐层节点最佳数目。在气压系统数据集上的实验结果表明,与其他机器学习方法相比,基于极限学习机的机械设备故障诊断方法在训练速率和故障查全率上更具优越性。     

碱激发矿渣-玻璃粉基泡沫混凝土性能研究

采用玻璃粉部分替代矿渣制备碱激发胶凝材料,研究了玻璃粉含量(10%、20%、30%、40%,质量分数)对碱激发矿渣-玻璃粉基(AASG)泡沫混凝土性能的影响。对AASG泡沫混凝土流动性、抗压强度、干燥收缩、吸水率、软化系数和抗冻性进行了研究,并通过扫描电子显微镜和X射线衍射仪对机理进行了分析。结果表明:10%~40%掺量的玻璃粉使AASG泡沫混凝土的流动性提高了5.0%~25.6%;抗压强度随玻璃粉掺量的增加先增大再减小,玻璃粉掺量为20%时,7 d和28 d抗压强度最高,与对照组相比分别提高15.0%和23.8%;玻璃粉掺量为20%时,AASG泡沫混凝土的干燥收缩、吸水率、软化系数和抗冻性最佳;SEM分析发现,玻璃粉有助于孔结构的优化和提高微观结构的致密性;XRD分析表明,AASG泡沫混凝土的主要反应产物为 C-(N-)A-S-H和水滑石。将玻璃粉作为矿渣的替代品来制备AASG泡沫混凝土是可行的,为其在回填工程和固废利用提供理论支撑。