矿山设备全生命周期信息集成与工况判别算法研究

针对矿山设备的全生命周期数据集成和设备大量监测数据信息挖掘问题,提出一种基于矿山物联网平台的设备全生命周期信息集成与工况判别算法。通过基于"逻辑设备-逻辑节点-数据类和数据属性"的分层模型结构完成数据的基本划分,采用松耦合方式完成基于矿山物联网平台的设备的全生命周期数据集成。最后,结合异常检测算法,提出了一种基于状态的设备监测数据判别算法,完成设备的工况判别。试验测试结果表明:结合从矿山物联网平台采集的设备运行检修阶段信息,利用Python语言完成用户接口构建,验证了集成方法的可行性,并以通风机设备为例验证了工况判别算法的有效性。

基于MFCC与CDET的滚动轴承故障诊断方法研究

针对工程应用中振动传感器安装困难、故障特征向量存在冗余等应用问题,提出了一种基于噪声信号美尔倒谱(MFCC)与补偿距离评估(CDET)的滚动轴承故障诊断方法。将机器运行噪声信号作为轴承状态监测信号,提取机器运行噪声信号的MFCC作为诊断特征,采用CDET算法对所提取的MFCC特征进行降维,最后将CDET降维后的MFCC特征向量作为支持向量机(SVM)的输入进行模式分类,并与传统基于PCA的降维算法进行比较研究。实验结果表明:噪声诊断中CDET降维具有更优的降维效果,基于MFCC与CDET的滚动轴承故障诊断能够准确、有效地识别轴承故障类型。

朋友圈新闻分享对个人印象管理的影响研究

在当今社会,互联网和移动电话的飞速发展使得人们的交往方式发生了极大的改变.相比线下的面对面交流,个体更愿意在社交媒体上进行精致的沟通和互动.作为现代社会应用最普遍的社交媒体之一的微信,用户通过各种方式在上面塑造并管理着自己的良好形象,朋友圈转发就是最常用的手段之一.越来越多的微信用户在朋友圈转发新闻链接,对社会重大议题的讨论能够引起他人的注意并产生互动,从而进行对发布者自身的印象管理.文章想要探索通过朋友圈转发新闻进行的印象管理的内容以及影响,对理解人们的互动方式有着较强的参考意义.