基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法

复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳。对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法。盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计。对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号。通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性。

往复压缩机连杆裂纹故障动力学仿真及振动响应分析

以往复压缩机连杆裂纹故障为研究对象,利用ADAMS和ANSYS软件建立往复压缩机刚柔耦合仿真模型,以连杆大小头间隙接触力为主要激励源,在此基础上添加连杆裂纹故障,通过仿真计算得到连杆裂纹激励的振动响应信号。考虑裂纹深度和输入转速等影响因素,进行变工况仿真,并通过仿真结果对比分析了连杆裂纹激励在机体表面的振动响应规律。结果表明,当往复压缩机发生连杆裂纹故障时,其振动信号的幅值会显著增大,并且裂纹深度越大、输入转速越高,振动信号的冲击和幅值就越大。仿真结果有助于对往复压缩机连杆裂纹故障的定性和定量分析。

高校体育学科核心素养提升的生态路径

作为衡量学生全面发展水平的重要指标,培养与提升学生的体育学科核心素养已成为高校体育教育的重要任务。生态视角是一种新的教育理念,为高校体育学科核心素养的提升提供了全新的思路。该文旨在深入剖析我国高校体育学科核心素养培养的现状与问题,并在生态教育理论指导下,构建一套以生态为导向的高校体育学科核心素养提升路径。

基于MFO-VMD和GMFE的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法

基于往复压缩机轴承间隙故障呈现非线性、非稳定性和特征耦合的特点,本文提出了飞蛾捕焰优化算法(MFO)优化变分模态分解方法(VMD)和广义多尺度模糊熵(GMFE)的往复压缩机轴承间隙故障诊断新方法。首先,利用MFO对VMD的模态数k和惩罚因子α两个参数进行优化,得到最佳参数组合[k,α],从而利用优化后的VMD对轴承间隙振动信号进行信号分解处理,并进行振动信号的重构分析;然后,采用GMFE熵值算法对重构信号进行故障特征提取研究,从而得到所需的故障特征向量集;最后将提取的故障特征向量集输入智能分类算法支持向量机中进行故障的分类诊断研究。研究结果表明,本文提出的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法有效地提高诊断的准确率,具有较好的故障特征提取优越性。

淮河干流江苏段着生藻类群落结构及其与环境因子的关系

为了解淮河干流江苏段着生藻类群落结构时空变化特征及其与环境因子的关系,于2020年11月—2021年7月分4个季节布设5个断面采样调查。结果表明:该河段共检出着生藻类5门36属39种,物种组成以硅藻、绿藻和蓝藻为主,占比分别为35.90%、33.33%和23.08%;着生藻类群落结构虽然在空间上未出现显著差异,但呈现秋季>冬季>春季>夏季的季节变化趋势;alpha多样性指数和beta多样性距离分析均显示,着生藻类群落变化主要体现在季节差异上,夏季和冬季较春季和秋季变异程度更高;环境因子冗余分析(dbRDA)表明,影响着生藻类群落结构在不同季节之间演替的环境因子各不相同,总氮是营养盐指标中唯一显著的影响因子。

基于无人机机载激光雷达的退圩还湖实施效果监测

为弥补传统人工复核退圩还湖进度时空分辨率低、耗时长的缺点,利用无人机搭载高精度激光雷达对平旺湖退圩还湖实施效果进行监测。基于获取的激光点云数据,采用工作流的技术方法,建立平旺湖DEM和DSM及坡度精细化模型,实现退圩还湖区域内排泥场和成湖区空间信息的特征提取。采用同期GPS现场测量成果和高分遥感影像分别对高程、面积进行精度验证,结果显示:激光雷达高程总体中误差为0.023m,其中岸线高程提取精度略低于水面,提取的面积与高分影像人工目视解译结果对比精度达99.3%,且更加接近退圩还湖实施方案的要求,表明无人机机载激光雷达技术可有效运用于退圩还湖工程的动态监测,为掌握工程实施效果、科学调整工程进度提供技术支撑。

基于样式编码的真实图像逆映射算法

将图像准确地逆映射到StyleGAN的潜在空间,构造能够恢复真实图像的潜码,是实现真实图像语义操纵的基础。然而现有方法将图像逆映射为1×512维W潜码,重建后的图像并不能保真恢复。为此文中提出了一种基于样式编码网络的真实图像逆映射算法,其编码器网络提取粗、中、细不同的空间尺度特征作为风格特征向量,通过组合得到W+潜码后,送入预训练的StyleGAN生成器中,利用潜在空间重构出输入真实图像。实验表明,文中算法能够构造出真实图像在潜在空间的准确逆映射的潜码,提高了图像重构的质量,从而实现优于现有技术的图像语义操纵。

奇异区间包络重构局部均值分解及其往复压缩机轴承故障诊断应用

针对包络估计函数解调时出现的突变问题,提出奇异区间包络重构局部均值分解(Singular Interval Reconstruction Local Mean Decomposition,SIRLMD)方法。确定包络估计函数解调突变原因为包络线存在交叉,为此定义交叉局部区域为奇异区间,结合极值对称理论增广该区间插值点,应用三次埃尔米特插值进行局部重构,形成奇异区间包络重构算法。仿真信号和往复压缩机轴承故障诊断应用证明,该算法解决了包络线交叉问题,抑制了解调突变现象,分解结果故障特征更显著。

基于IUPEMD和RCMFE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号非线性、非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出一种基于改进的均匀相位经验模态分解(IUPEMD)和精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机气阀故障诊断方法。采用IUPEMD方法对信号进行分解,通过不同的参数组合,利用正交性为指标选择最佳IMF分量,有效提高了IUPEMD对非平稳性信号的分解精度,减少模态混叠现象;以峭度为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选,并重构信号,求解重构信号的RCMFE,提取故障特征向量;最后,将特征向量输入到支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。

农业机械用柴油机使用特点与可靠性风险研究

以中国农业机械主流产品拖拉机、收获机为对象,结合各匹配用途柴油机在国内实际使用数据深入分析了柴油机的使用特点;基于各匹配用途柴油机的使用特点、用户需求,对柴油机各零部件及系统的可靠性风险及影响因素进行了研究;基于各匹配用途柴油机的使用特点、国内典型作业环境、农机产品季节性和紧迫性使用要求等,提出了柴油机开发可靠性和使用可靠性的提升建议,为提升中国农业机械行业用柴油机产品整体可靠性水平及满足国内市场用户不同需求打下坚实基础。

基于改进的CEEMDAN和CHDE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号具有非线性非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出对自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)进行改进并与复合层次散布熵相结合的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用正交性为指标选择最佳模态函数,有效提高了CEEMDAN对非平稳性信号的分解精度,减少噪声残差;采用峭度作为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选并重构信号,求解重构信号的复合层次散布熵,提取故障特征向量;利用支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。

基于GMPE和GWO-MKELM算法的往复压缩机轴承故障诊断

针对往复压缩机内部结构复杂,轴承间隙故障特征提取困难和识别准确率不高等问题,提出了多尺度排列熵和多核极限学习机混合算法的智能诊断新方法。首先,针对多尺度排列熵在多尺度过程中,利用均值粗粒化的方式在一定程度上“中和”了原始信号的动力学突变行为,降低了熵值分析的准确性,提出了一种广义多尺度排列熵算法;然后,为解决核极限学习机处理复杂数据样本分类存在的局限性,将高斯核函数、多项式核函数和感知器核函数进行线性叠加,构建混合核函数,提出了多核极限学习机模型。仿真实验结果表明,该故障诊断方法识别准确率高达98%,高效地实现了轴承不同种类故障的智能诊断。

SRv6技术在电力数据通信网中演进方案研究

随着新型电力系统构建以及电网数字化、智能化发展,电力数据通信网承载的业务呈现规模化、多样化增长态势,使得业务对网络的需求更加强调灵活定制和快速交付能力,而传统网络技术很难满足新业务的承载需求。SDN+SRv6新技术具有差异化服务定制能力,极大推动了网络的智能化转型。结合电力行业业务发展需求,从IPv6+的特征出发,剖析SDH和SRv6技术在电力数据通信网中的应用场景,提出网络智能化演进策略。

基于地球物理勘查技术的煤矿采空区探测研究

采用地球物理勘查技术,对煤矿采空区进行探测,通过EH-4连续电导率剖面法初步查明工作区500 m深度内的采空塌陷区分布情况及地层岩性、结构等。研究得出,本次物探工作共圈出采空塌陷区12处,将其分别投影至平面图上,做出了物探推测采空塌陷区分布图,推测测区中部和西北部采空塌陷区稳定性差、测区西部稳定性较差、测区西北角和东南大部稳定性一般。通过采空区验证钻孔(ZK0001)验证,与物探解释成果推断的采空区位置及情况较为吻合。因此,根据钻孔资料修正、完善的以上成果较为可信,可作为项目区地面塌陷及房屋裂缝分析工作使用。研究为项目区地面塌陷及房屋裂缝原因调查分析工作及钻探验证提供技术参考。

中心有孔金属圆盘在水面漂浮现象的研究

本文从理论和实验两方面研究了中心有孔的金属圆盘能够漂浮于水面这一现象.建立了湍流模型以及VOF模型,并通过对漂浮于水面的金属圆盘进行受力分析,得到金属圆盘漂浮的临界条件.研究结果表明,小孔半径差、圆盘自身密度、水流量大小以及出水口大小是影响金属圆盘漂浮水面的主要因素.根据理论分析,建立模型进行了仿真分析和实验,对实验结果误差进行了分析.结果表明,所得实验结论及仿真结论与理论分析一致,具有一定的应用价值.

基于四态协议的半量子密钥分发诱骗态模型的有限码长分析

半量子密钥分发允许一个全量子用户Alice和一个经典用户Bob共享一对由物理原理保障的安全密钥.在半量子密钥分发被提出的同时其鲁棒性获得了证明,随后半量子密钥分发系统的无条件安全性被理论验证.2021年基于镜像协议的半量子密钥分发系统的可行性被实验验证.然而,可行性实验系统仍旧采用强衰减的激光脉冲,已有文献证明,半量子密钥分发系统在受到光子数分裂攻击时仍旧面临密钥比特泄露的风险,因此,在密钥分发过程中引入诱骗态并且进行有限码长分析,可以进一步合理评估密钥分发的实际安全性.本文基于四态协议的半量子密钥分发系统,针对仅在发送端Alice处加入单诱骗态的模型,利用Hoeffding不等式进行了有限码长情况的安全密钥长度分析,进而求得安全密钥率公式,其数值模拟结果表明,当选择样本量大小为105时,能够在近距离情况下获得10-4bit/s安全密钥速率,与渐近情况下的安全密钥率相近,这对半量子密钥分发系统的实际应用具有非常重要的意义.

基于EMD信息熵和支持向量机的往复压缩机轴承故障诊断

往复压缩机工况恶劣、结构复杂、易损件多等特点,增加了压缩机故障诊断难度。将EMD信息熵和支持向量机(SVM)技术相结合,应用于压缩机轴承故障诊断。通过EMD对压缩机轴承信号进行分解,计算其信息熵值,并提取出能反映轴承工作状态的信息熵,将其作为特征向量训练SVM网络。结果表明,EMD信息熵和支持向量机相结合的方法,可以准确识别压缩机轴承故障。

OVMD与三维奇异谱特征融合的往复压缩机气阀故障识别方法

针对往复压缩机气阀断裂型故障危害下故障振动波形的变异特点,为提高常见的气阀阀片失效后期断裂型故障的识别率,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和三维奇异谱融合的诊断算法。通过VMD参数优化,利用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)提取模态分量的三维奇异谱参数分析,结合核主分量分析降维提取不同工况模态分量的特征值,并建立完整的OVMD_MFDFA融合诊断识别方案。模拟试验和算法对比证实,该法能有效提高环状气阀阀片断裂故障诊断效率和准确性。

油管外表面气动喷砂两相流场数值模拟

为了确定油管外表面气动喷砂的工艺参数,采用遵循欧拉-拉格朗日方法的离散相颗粒模型,对不同工况条件下的气固两相流场进行数值模拟。首先采用S-A湍流模型对连续相流场进行数值模拟,得到了气相流场的特性;再采用颗粒轨道模型对固体颗粒相流场进行计算;最后,在仿真计算过的气相流场中加入固体颗粒相,求解颗粒的受力情况,得出颗粒轨迹和速度。结果表明:当喷射距离在100mm、粒子直径在0.5～1.0mm之间时,粒子喷射到油管外壁的速度最大,并且能够覆盖外壁全表面,喷砂效果最佳。

首发精神分裂症血清神经调节蛋白-1、脑电图γ活动及认知功能相关研究

目的研究首发精神分裂症患者血清中神经调节蛋白-1(NRG-1)水平、脑电图γ活动及认知功能的相关性。方法随机选取2018年1月—2019年8月于山东省青岛市精神卫生中心(以下简称“我院”)就诊的首发精神分裂症患者80例作为研究组,另选取同期我院健康体检人群50名作为对照组。检测两组血清NRG-1水平及脑电图γ活动情况,使用阳性和阴性症状量表(PANSS)评估研究组病情,采用MATRICS公认认知成套测验(MCCB)评估两组认知功能,分析研究组NRG-1水平、脑电图γ活动及认知功能的关系。结果研究组血清NRG-1水平和脑电图γ活动阳性比例高于对照组,而MCCB中的处理速度、注意警觉、工作记忆、语言记忆、视觉记忆及推理解决得分均低于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。与脑电图γ活动阴性患者比较,脑电图γ活动阳性患者NRG-1水平及MCCB各因子得分(处理速度、注意警觉、工作记忆、语言记忆、视觉记忆及推理解决)均降低,而PANSS阳性症状、阴性症状、一般精神病理及总分均升高,差异均有统计学意义(均P<0.05)。研究组NRG-1水平与语言记忆及推理解决得分呈正相关(r=0.433、0.554,P<0.01),与PANSS总分呈负相关(r=-0.584,P<0.01)。研究组脑电图γ活动与NRG-1水平、语言记忆及推理解决得分呈负相关(r=-0.520、-0.610、-0.541,P<0.01),与PANSS总分呈正相关(r=0.687,P<0.01)。结论首发精神分裂症患者血清NRG-1水平明显降低,脑电图γ活动明显增多,且二者与患者病情及认知功能均有明显的相关性,临床可据此给予患者早期个性化治疗。