轴向变量柱塞泵的噪声特性实验和溯源分析

为分析轴向变量柱塞泵的噪声特性和声源位置,搭建了轴向变量柱塞泵的噪声和振动测试平台,并开展了相关实验.在定转速1660 r/min和定排量75 mL/min下,对被测泵负载压力16、20和24 MPa的噪声和振动信号进行了测试和采集,并进行了频谱分析和偏相干分析,得到了工作时该泵的噪声特性,且实现了准确溯源.结果表明:被测泵的噪声随着负载的增大而逐渐增大;柱塞往复运动、流量倒灌和流量脉动为被测泵的主要噪声源,而轴承振动和主轴旋转为次要噪声源;当特征频率小于200 Hz(低频段)时,被测泵的主要结构噪声源为主轴旋转和单个柱塞往复运动产生的振动;当特征频率大于200 Hz(中、高频段)时,被测泵的主要结构噪声源为柱塞往复运动产生的振动.

隐变量模型及其在贝叶斯运营模态分析的应用

贝叶斯FFT算法是运营模态分析的最新一代算法,以其准确性高、计算速度快、可有效进行不确定性度量等优点受到广泛关注。然而,现有贝叶斯FFT算法针对不同情况(稀疏模态、密集模态、多步测试等)需采用不同优化算法,且编程实现极为复杂。为此,本文旨在提出针对不同情况的贝叶斯FFT算法的统一框架,并实现模态参数的高效求解;视结构模态响应为隐变量,建立贝叶斯模态识别单步测试和多步测试的隐变量模型框架;针对提出的隐变量模型运用期望最大化算法实现各种情况下模态参数的统一贝叶斯推断,利用隐变量解耦模态参数优化过程,采用Louis等式间接求取似然函数的Hessian矩阵。通过两个实际工程测试案例,并与现有方法对比,验证所提方法的准确性和高效性。分析结果表明,本文所提算法与现有方法结果相同,但其推导简单、易编程,尤其对于密集模态识别问题具有明显的计算优势。本文为贝叶斯模态识别建立起统一的隐变量模型框架,在很大程度上简化原本繁琐且冗长的推导过程,提高计算效率,同时也为应用变分贝叶斯、吉布斯采样等算法求解贝叶斯模态识别问题提供了可能。

基于混合回归模型的电炉生产企业经济产业结构影响因素多变量分析

分析经济产业结构影响因素对扩大电炉企业生产规模、重构电炉生产经济产业结构有着十分重要的现实意义,因此基于混合回归模型,分析了电炉生产企业经济产业结构影响因素。分析电炉生产规模现状,根据现阶段电炉国际贸易格局,选择四项指标构建混合回归模型。将我国电炉进口规模、电炉交通运输能力、电炉生产技术创新和环境规制作为自变量,电炉生产规模作为因变量带入混合回归模型中,实现电炉生产企业经济产业结构影响因素的深入分析。分析结果表明,我国电炉进口规模与电炉生产存在负相关联系,电炉交通运输能力、电炉生产技术创新和环境规制强度与电炉生产存在正相关联系。根据分析结果,可以优化经济产业结构,扩大生产规模,推动电炉生产发展。

电感耦合等离子体质谱法测定芜青中12种金属元素及多变量分析

目的:建立电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS)测定芜青种12种金属元素含量的分析方法。方法:采用微波消解法以硝酸为消解体系,对样品进行前处理,以Re、In、Rh、Ge为混合内标溶液测定Mg,Ca,Fe,Zn,Sr,Mn,Cu,Cr,Cd,Hg,Pb,As。采用电感耦合等离子体质谱法,对12种金属元素的含量进行测定。结果:各金属元素在各自的浓度范围内线性关系良好相关系数均>0.999,方法检出限为0.007~1.069μg/L,对芜青实际样品进行测定,各元素的相对标准偏差(RSD,n=6)在0.378%~3.035%,加标回收率为96%~137%;测定六批不同产地的芜青样品,使用多变量分析评估所得数据,主成分分析(PCA)显示6批样品主成分载荷提取的3个成分约占总方差的86.993%。聚类分析(CA)显示存在三个金属基团,第一组为Mg,第二组为Ca,第三组为Fe、Zn、Sr、Mn、Cu、Cr、Cd、Hg、Pb和As。PCA与CA结果的相关性较好。结论:该方法操作简便、分析快速、灵敏度高、结果准确、适用于芜青中金属元素含量的测定。

基于岭回归改进规范变量分析的微震事件实时判识

微震事件判识是煤矿微震监测的基础。现有的微震监测技术大多基于单物理量变化规律而开发,在处理含有大量噪声和干扰信号的煤矿微震数据时易产生误判情况。针对该问题,基于岭回归算法改进规范变量分析(CVA)的损失函数,实现稀疏化建模,以提升模型泛化能力。采用岭回归改进CVA对多通道煤矿微震监测数据进行融合分析,进而实时判识复杂微震监测数据状态。采用模拟数据和实际煤矿微震监测数据对岭回归改进CVA进行实验验证。在基于模拟数据的实验中,随着噪声方差由5×10^(−6)增大至5×10^(−2),岭回归改进CVA的判识准确率较CVA提升了0.6%~5.4%,误报率和漏报率之和较CVA下降4.8%~17.3%。在基于实际微震监测数据的实验中,岭回归改进CVA对20个通道的微震监测数据融合分析结果能够反映出微震信号处于波动状态,验证了该方法具备微震事件实时判识能力,平均判识准确率为97.14%,较CVA高2.39%,误报率与漏报率之和为31.06%,较CVA降低0.07%,错误率为2.86%,较CVA降低2.4%。

国内幼儿教师离职倾向预测变量的元分析

目的:对国内48项研究进行元分析考察幼儿教师离职倾向的原因。结果显示:教龄、年龄、福利保障、工作量、班型与离职倾向具有高度相关;工作环境及感知预测变量中,工作满意度、报酬利益满意度、个人发展等与离职倾向高相关;不同支持类型等工作环境指标有不同的预测程度,客观支持预测力最大;职业态度和感知从教动机、持续承诺与离职倾向高相关;而个人特质因素中,核心自我评价、抗挫折等与其离职倾向负相关。综上,教龄短、中大班、福利保障较差、工作量较大的幼儿教师容易离职,工作满意度是与离职倾向关系最密切的因素。高从教动机、高持续承诺的幼儿教师不易离职,而积极的核心自我评价和抗挫折能力则是降低幼儿教师离职倾向的重要因素。

基于特征变量分析的电站风机故障预警

风机是电站的重要组成部分,风机故障预警可以为电站故障检修决策提供重要依据。但现行方法受风机故障特征的影响,在实际应用中预警结果偏离度较高,且虚警率也较高。为了解决上述问题,提出了基于特征变量分析的电站风机故障预警方法。根据风机故障机理知识和风机历史数据筛选故障特征变量,通过分析风机故障特征,确定风机故障概率和风机故障程度。根据分析结果评估风机故障系数,确定故障预警等级,实现基于特征变量分析的电站风机故障预警。实验表明,设计方法预警结果偏离度和虚警率均在1%以下,可以实现对电站风机故障的精准预警。

基于故障相关变量因果关系分析的工业过程故障根因诊断

提出了一种数据驱动的故障根因分析方法,旨在通过数据处理和可解释相关性分析,准确识别系统故障的根本原因。首先,采用基于神经网络的变量挑选方法,通过深度学习技术自动挑选出与故障相关的关键变量,以提高数据的有效性。随后,运用沙普利加法解释模型对挑选出的变量进行可解释相关性分析,分析各个变量对故障发生时系统的贡献度。接着,引入偏交叉映射方法进行因果关系分析,探索变量之间的因果关系,找出导致故障的关键因素,定位和识别导致故障发生的根本原因变量。最后在两个案例应用中证明了该方法的适用性。

基于子块典型变量分析的化工过程故障检测

大型化工生产过程包含许多单元,单元内变量之间具有非常强的相关性,针对这一特点,提出一种基于子块典型变量分析(sub-block canonical variate analysis,SB-CVA)的故障检测方法.依据块内变量高度相关、块间变量相关性较小原则将过程建模数据分块,在各个块内分别建立CVA模型,计算T 2和SPE统计量作为故障检测指标.该方法主要优点是能及时检测故障并定位故障发生的单元.对TE过程进行仿真,并与PLS、MB-PLS和CVA方法进行对比,结果验证了该方法的有效性.

基于控制变量法的钢混凝土组合桥结构参数分析

为研究钢混凝土组合桥结构参数对受力性能的影响规律,利用有限元软件建立钢混凝土组合桥面板节段有限元模型,基于控制变量法进行钢混凝土组合桥面板参数性研究分析,分别研究钢面板厚度、混凝土面板厚度以及剪力钉间距对钢面板跨中应力和支点应力、混凝土面板跨中应力和支点应力以及跨中挠度的影响规律。结果表明,随着混凝土面板厚度和钢面板厚度的增加,钢混凝土组合桥面板结构各项力学性能指标均呈现减小的趋势,而随着剪力钉间距的增加,结构各项力学性能指标也增加,三个参数影响程度最大的为混凝土面板厚度,最大影响程度分别为钢面板和剪力钉间距的38.01%和35.50%,因此在类似结构设计时可以着重关注混凝土板厚度参数的改变,确保结构受力性能良好。

基于物理指纹图谱与多变量数据分析构建枸杞浸膏微波真空干燥过程中质量一致性评价方法

目的 构建枸杞浸膏的物理指纹图谱,建立其微波真空干燥过程中质量一致性评价方法。方法 构建由密度(ρ)、固含量(SC)、动力黏度(μ)、p H值、电导率(σ)、导热率(Kf)、平均粒径(d)及表面张力(γ)8个物理参数组成的物理指纹图谱,基于物理指纹图谱进行一致性评价,结合多变量数据分析技术进行统计分析及异常样品判断。结果 不同功率下干燥枸杞浸膏的物理指纹图谱存在差异,主要体现在σ、Kf、SC和μ这4个指标上;经主成分分析得出物理参数间的相关性关系;偏最小二乘判别分析法筛选得到具有统计学意义的差异性指标共3个,其影响程度依次为pH> Kf>μ。结论 构建了枸杞浸膏的物理指纹图谱,展现了浸膏的物理质量属性及其差异,可用于枸杞浸膏微波真空干燥过程中质量一致性评价,为后续枸杞浸膏干燥工艺研究提供依据。

计及随机变量相关性的孤岛微电网的全局灵敏度分析

为准确量化具有相关性的随机变量对含下垂控制孤岛微电网运行状态的影响,提出随机变量条件采样法,在计及随机变量相关性情况下,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛算法实现全局灵敏度指标计算,以提高基于方差的全局灵敏度分析精度和效率。在计及下垂控制的含不确定源的38节点微电网中设置算例,以传统蒙特卡洛仿真法提供精度参考,验证所提方法性能。算例结果表明,随机变量相关性能显著影响微电网全局灵敏度分析结果,且所提方法能在该分析中准确计及随机变量相关性的影响。证明了在微电网的全局灵敏度分析中精确计及随机变量相关性的重要性,以及通过所提方法实施全局灵敏度分析的必要性。

Copula函数在多变量水文分析计算中的应用及研究进展

综述了多变量水文分析计算方法及存在的问题。系统地介绍了Copula函数的基本理论与方法,分析探讨Copula函数在多变量水文计算领域的适用性及优越性。总结了Copula函数应用的关键技术,包括参数估计、拟合检验及类型选择等,并展望了Copula函数的研究应用前景。

多变量统计分析中独立变量数目的判定方法

数据空间的不均匀性是导致基于样本协方差矩阵特征值的多变量系统独立变量数目判定误差的原因.为此,文中提出了一种多变量统计分析中独立变量数目的判定方法.该方法首先对样本数据马氏距离化,然后添加均匀白噪声以掩蔽数据空间的不均匀性,最后降序排列协方差矩阵的特征值,计算对数值,并求二阶差分,所得序列值分为与零值有微小差异的噪声贡献和与零值有明显差异的独立变量贡献,从而实现了独立变量数目的准确判定.算例和实验结果均表明,该方法判定结果准确、清晰、稳定.

多变量判别分析用于癌症诊断研究

用感应耦合等离子体原子发射光谱及石墨炉原子吸收光谱仪测定了正常人及癌症病人头发样品中15种元素的含量。所得数据用多元多项式扩展增维和逐步回归变量压缩技术以及PLS方法处理,得到了病人与正常人分类极为清晰的二维判别图。据此可将头发用作癌症临床诊断中的分析样品以取代血液样品。

水文多变量趋势分析的应用研究

水文频率分析需要进行一系列的假设,包括一致性、同分布性和独立性。由于水文事件通常都包含多个水文变量,例如洪水过程包含洪峰和洪量,低径流过程包括年最小月径流和年最小3个月径流等,因此近年来多变量水文分析与计算方法在水文领域中得到广泛应用。然而,多变量频率分析并未对上述假设进行检验,而是直接对频率分布进行函数拟合,不能保证得到的频率分布函数符合实际情况。引入水质研究领域内广泛使用的多变量MK检验方法,分别对长江上游干支流主要控制站点的年最大洪峰、年最大7d洪量和年最低月径流、年最低3个月径流的单变量和联合变量进行变化趋势分析。结果表明,单变量趋势分析仅仅能够检验出单个变量的变化趋势,而多变量趋势分析则能够综合检验出联合变量是否存在变化趋势。因此,为保证水文频率分析结果的准确,有必要在进行多变量水文频率分析前对单变量和联合变量进行趋势分析。

基于多变量M-K检验的北江流域降水趋势分析

降水是北江流域水资源的主要来源,因此研究北江流域降水趋势有利于水资源合理规划和实现可持续利用,但目前的趋势分析主要以单变量趋势检验为主,对多变量的趋势分析研究较少。基于此,分别采用单变量和多变量M-K检验趋势分析方法,针对北江流域6个代表性气象站点1959～2009年逐日降水资料,以各站的年降水量、年降水天数和年最大降水量三个变量为主要研究对象,分析得到北江流域的降水变化整体趋势。结果表明,仁化站、韶关站、乐昌站、连州站和广宁站的变化趋势不显著,清远站的变化趋势显著。在整体趋势分析方面,多变量趋势分析方法可同时考虑降水的多重属性特点,从而可更好分析流域降水整体趋势。

云南省林下经济发展战略研究——基于AHP-SWOT分析

文章以"云南省林下经济发展战略选择"作为目标层,林下经济发展外部因素、内部因素作为一级指标,以优势、劣势、机遇和威胁作为二级指标,以气候适宜、思想保守、政府引导以及产业链短等16个因素为三级指标,构建云南省林下经济发展AHP-SWOT分析模型,以期明确林下经济发展战略模式。并对今后发展提出对策建议。

基于自加权变量组合集群分析法的近红外光谱变量选择方法研究

变量选择技术是光谱建模的重要环节。本研究提出了一种新的变量选择方法——自加权变量组合集群分析法(AWVCPA),首先通过二进制矩阵采样法(BMS)对变量空间进行采样;其次通过对变量出现频率(Fre)和偏最小二乘回归系数(Reg)两种信息向量(IVs)做加权处理,得到了每个光谱变量的贡献值,进而考虑到了Fre和Reg两类IVs对于光谱建模的影响;最后通过指数衰减函数(EDF)删除贡献小的波长点,进而实现特征变量选取。以啤酒和玉米两组近红外光谱数据为例,基于偏最小二乘法(PLS)建立啤酒中酵母浓度预测模型和玉米中油浓度预测模型,对比其它变量选择方法。研究表明,在相同条件下,基于AWVCPA变量选择方法建立的预测模型都取得了最优的预测精度,对啤酒中酵母浓度的预测,相比全光谱PLS模型,RMSEP由0.5348下降到0.1457,预测精度提高了72.7%;对玉米含油量的预测,相比全光谱PLS模型,预测均方根误差(RMSEP)由0.0702下降到了0.0248,预测精度提高了64.7%。

多变量时滞系统的关联分析与变量配对

对于多变量时滞系统,回路间的关联分析和变量配对是控制系统设计的第一步。在RNGA变量配对方法的基础上,对其时滞考虑不足进行改进并得到一种新的基于能量消耗的变量配对方法,新方法是在时域内基于传递函数的阶跃响应进行推导得到的。最后通过实例分析验证这种方法能很好地平衡时滞与时间常数。