堆栈稀疏降噪自编码网络在变压器故障诊断中的应用

为了进一步提高电力变压器故障诊断的识别能力,提出了一种基于堆栈稀疏降噪自动编码器(stacked sparse denoising auto-encoder,SSDAE)的新型深度学习电力变压器故障诊断新方法,较好地解决了传统电力变压器故障诊断方法识别率低及特征提取能力差的问题。SSDAE模型首先使用大量的无标签数据,采用逐层贪婪法进行无监督预训练;然后将模型的最后一层连接Softmax分类器,使用带有故障类型的数据进行微调;最终通过实例数据证明,与三比值法和基于支持向量机(support vector machine, SVM)算法的诊断方法对比,所提出的基于SSDAE网络的变压器故障诊断方法的准确率可提高近20%。     

岩土工程中的多场多尺度模拟（英文）

在岩土工程领域,许多应用都涉及到多尺度和多物理场,例如内部侵蚀、水力压裂、能源桩、城市垃圾处理、非常规油气藏的生产、天然气水合物的热激法和降压法开采、路面的冻融循环、放射性废物处理、污染物运移和二氧化碳封存等等。在文献中,这些多物理场通常可能包括以下两个或者两个以上方面：固体变形、流体流动扩散、热传导和热对流、化学/生物反应、电场等等。此外,所研究的空间尺度可以从纳米级到微米级到数百公里级,时间尺度也可以从纳秒到数百或数千年不等。近些年来,受益于计算能力的持续发展和对精密设备制造的大量投资,数值模拟和多尺度实验室测试已成为地质力学及其相关领域的主流方法。科学家们为了求解多尺度和多物理场过程,已经开发并成功应用了不同的本构理论、控制方程模型、数值离散方法、求解器等等。为此,本专题收集在该研究领域具有代表性的研究成果,涵盖用计算流体动力学和离散元法进行多层土的潜蚀模拟、裂缝变形滞回曲线对二氧化碳吞吐的影响、盐碱岩和石膏岩的溶解、射孔围岩水力压裂的起裂过程这四个方面。我们希望通过本专题,能帮助读者加强对各个研究领域的理解,进一步推动多场多尺度问题的应用和发展。     

GA-1DLCNN方法及其在轴承故障诊断中的应用（英文）

由于旋转机械振动信号是一维的,且大尺寸卷积核可获得更大的感知野,在经典卷积神经网络模型(LetNet-5)的基础上设计了带有大尺寸卷积核的一维卷积核神经网络(1DLCNN).由于1DLCNN的超参数对网络性能影响较大,利用遗传算法对网络模型中的一些超参数进行寻优,并将这种利用遗传算法优化1DLCNN参数的方法称为GA-1DLCNN.试验结果表明,基于GA-1DLCNN方法所得到最优网络模型可以实现99. 9%的故障诊断精度,远远高于其他几种传统的故障诊断方法.此外,将采用大尺寸卷积核的一维卷积神经网络与小尺寸卷积核的一维卷积神经网络以及经典二维卷积神经网络模型进行对比,输入样本长度分别设定为128,256,512,1 024,2 048,最终的诊断精度结果以及可视化散点图显示1DLCNN的效果最优.     

SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用

SVM方法是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习算法,它是统计学习理论的具体应用．讨论了SVM方法在故障诊断领域中应用的分类算法,并以滚动轴承为例进行了试验论证．     

MRSVD-EMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用

经验模态分解(EMD)广泛应用在故障分析过程中,特征提取时从状态信息中提取与机械设备故障有关的信息［1］。针对经验模态分解受噪声影响较大的问题,提出多分辨奇异值分解的方法,可以先利用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似信号和细节信号实现信号降噪,再进行经验模态分解,并计算其Hilbert边际谱得到准确的特征频率。实验通过仿真信号和滚动轴承故障特征提取,证明了多分辨奇异值分解（MRSVD-EMD）方法在滚动轴承故障诊断中能有效去除信号中的噪声成分,提取故障特征频率。     

银行系统多层网络模型及其演化（英文）

基于股票收益率间Pearson相关性、Spearman相关性和Kendall相关性,构建了银行系统多层网络模型,其中3种相关性分别对应于多层网络中Pearson层、Spearman层和Kendall层.根据2011—2020年期间中国上市银行数据,实证分析了银行系统多层网络结构的演化特征.结果表明：大型国有银行在整个银行系统中表现出更高的活跃度;银行间多层网络的层间度相关性呈现一定的波动性,其中Spearman层和Kendall层的相关性更高;构建的银行多层网络表现出明显的小世界特征;所有的银行节点在多层网络中的每一层中都发挥作用.研究结论揭示了银行收益率波动不同关联性之间的相依结构,对于维护银行系统稳定具有一定的理论参考价值.     

一种多振子超声电机的设计（英文）

目的:对超声电机而言,当多个压电振子并联时,由于以同一设计方案制作的电机振子往往具有不同的动态特性,因此会使得多振子电机的效率有所下降。即多振子电机工作的关键是如何使多个振子协同一致地驱动转子。为提高集成型多振子电机的效率和简化电机结构,提出一种构造贴片式多振子旋转超声电机的方法。创新点:1.提出圆周面内驱动的概念,发展已有的面内驱动概念(x-y面);2.提出一种模态转换方法,通过多个振子弯曲振动的叠加形成设计电机的扭转振动;3.电机工作时,不仅各个振子处于共振状态,而且连接而成的定子同样处于共振状态,有利于提高电机的效率;4.验证多振子同步驱动的机理。方法:1.振子采用贴片式结构,由极化方向沿厚度方向的压电陶瓷和金属基体粘结而成;与使用兰杰文振子相比,使用贴片式振子易于简化电机的结构。2.各个振子首尾相连形成电机的定子,既可用于构造直线电机,又可转换成旋转电机。3.通过有限元方法对不同振子数构成的电机定子进行性能比较,并且分析设计电机的驱动机理;此外,通过仿真分析确定电机的最优尺寸。4.根据设计结果,加工原理样机,并且对加工的样机进行实验研究,探讨设计方法的可行性。结论:1.根据仿真分析结果,最终加工的电机定子包含5个振子。2.定子中各个振子的振动特性完全相同,振子同步工作。3.样机定子的内径为28 mm,外径为35 mm,高为30 mm;测得定子的纵振和扭转频率分别为44.42 kH z和43.83 kH z;当激励电压的频率为43.9 kH z、峰值为100 V时,电机的空载转速为45 r/min,堵转力矩为0.3 N·m,最大效率约为30%。4.本文所设计的电机,是一种多振子并行驱动的整体式电机,具有结构紧凑和多振子同步工作等优点,能够克服常规的多振子电机在协同工作时出现的不同步问题;该设计方法可以为多振子电机的设计提供理论基础,推动超声电机在并行驱动方面的应用。     

WinoNet:基于LUT的可配置Winograd多精度卷积网络加速器（英文）

为了解决卷积层计算复杂度要求高和硬件网络推理的硬件资源有限造成的硬件部署问题,在基于查找表(LUT)的现场可编程门阵列(FPGA)上搭建了使用整数乘法器和加法树的卷积架构.借助Winograd算法实现卷积乘法优化,降低了计算复杂度.进一步优化基于LUT的算子,以构建处理单元(PE).优化存储流以提高内存访问效率并解决带宽限制,降低数据翻转率以减少功耗.试验结果表明,使用Winograd算法构建基本处理单元可以显著减少乘法器数量并实现硬件部署加速,而处理单元的时分复用提高了资源利用率.与传统卷积方法相比,架构对计算资源实现了2.25倍优化,并将峰值吞吐量提升了19.3倍.由此说明,基于LUT的可配置Winograd网络加速器可以有效解决硬件资源有限造成的部署问题.     

弱化语言修饰词在多属性决策中的应用（英文）

为允许在语言多属性决策环境中使用"差不多"和"有点"等表示程度弱化的语言修饰词,提出了一种基于语义的表示模型.首先,基于论域上语言标度的语义定义相似关系,并通过计算语言标度的上近似和松上近似得到语言修饰词的表示方法,进而推导出语言表达式的语义公式,其中参数由语言标度的语义客观确定.该模型具有清晰的语义,且允许专家以更自然的方式表达不确定的决策信息.将模型应用于可持续创新能源技术的评估和选择,计算结果表明,所提出的模型可以处理评估过程中存在的多种不确定性.最后,讨论了该模型与现有技术的区别,并给出了该模型在语义为梯形模糊数情形下的拓展.     

一种网络钓鱼检测的体系结构及算法（英文）

提出了一个网络钓鱼防范系统,该系统由客户端过滤插件、后台分析中心和受保护网站3个逻辑组件构成.设计了一个基于图像的网页相似度检测算法,该算法首先将被检测网页转换为图像格式,然后采用迭代分割和收缩算法将原始图像划分为一组子图像集合,在计算子图像颜色直方图、灰度直方图以及大小参数的基础上,构建被检测网页的特征关系图（ARG）,计算ARG之间的内部EMD距离,并通过计算2个网页ARG之间的外部EMD距离来标示网页之间的相似度,最终通过对不同网页之间相似度的分析检测出钓鱼网站.实验结果显示所提出的体系结构与算法具有良好的鲁棒性和可扩展性,可对钓鱼网页进行更加有效的检测.     

变转速条件下基于改进重采样算法的滚动轴承故障诊断（英文）

为解决传统重采样算法在滚动轴承故障诊断中计算精度和计算效率方面的问题,提出了一种基于转速脉冲等分间隔的重采样算法.首先,确定每个转速脉冲上升沿的时间坐标及其对应的故障轴承信号幅值.其次,均分每个相邻脉冲间的时间间隔,获取均分时间坐标并利用上述均分时标对故障轴承信号进行插值以获取相应的故障轴承信号幅值.最后,将每个相邻脉冲间的时间点及幅值点按顺序排序,进一步将时间坐标转换成角域坐标从而得到故障轴承的重采样信号.对升速及降速下故障轴承信号的处理结果显示所提算法可以有效地应用于变转速条件下的滚动轴承故障诊断.此外,利用传统的计算阶比分析方法对上述实验信号进行分析,对比结果表明所提算法可在更短的时间内获得精度更高的结果.     

基于阈值降噪同步压缩变换和CNN的滚动轴承故障诊断方法（英文）

针对滚动轴承振动信号的非平稳性和易被背景噪声干扰导致故障难以被准确诊断的问题,提出了一种基于时频阈值降噪同步压缩变换(TDSST)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法.由于传统的小波阈值降噪及小波相邻系数降噪方法受信号噪声方差估计精度影响大,因此采用了基于STFT谱相关系数阈值寻优的时频降噪方法,将其与同步压缩变换结合,并用滚动轴承模拟冲击故障信号验证了TDSST方法降噪及提高时频分辨率的能力.最后,利用CNN对TDSST方法处理得到时频图进行诊断,滚动轴承实验数据诊断结果表明了所提方法能够有效地提高诊断准确率,当轴承信号信噪比大于0 dB时,诊断准确率都达到了95%以上,即使信噪比降到-4 dB时,诊断准确率也维持在80%左右,并且多次测试结果的标准差较小,表明方法具有良好的鲁棒性.     

图像数据集噪声对卷积网络分类的影响（英文）

为了评估数据集噪声的影响,引入了NIN (network in network)模型,研究了不同类型和比例的噪声对深度卷积模型的负面影响.将不同种类和比例的数据噪声加入基准数据集Cifar-10和Cifar-100,然后使用这些包含噪声的数据来训练深度卷积模型,并对验证数据集进行分类.实验结果表明,数据集中的噪声对深度卷积网络分类模型确实有明显的不利影响.其中,随机噪声的不利影响很小,但是类别之间的跨类噪声却显著地降低了模型的识别能力.因此,提出了一种解决方案用来改进混入单类别噪声的数据集质量,即用含有噪声的数据集训练的模型评价当前训练数据,并将异常的类别重新归类以形成新的数据集.经过多轮迭代训练,可以大大降低其噪声比率,从而可以有效避免交叉类别噪声的影响.     

快速成型技术及其在骨组织工程中的应用（英文）

骨缺损的修复是临床工作中亟待解决的难题,寻求完善的骨移植替代物一直是各国学者的研究焦点所在。近年来快速成型技术在骨组织工程领域内的应用逐渐扩大,个体化定制的优势为骨缺损修复提供了新思路。本文对快速成型技术在骨组织工程中的研究进展进行综述,概述了不同快速成型技术的原理和特点,总结其在骨组织工程中的应用现状和发展趋势。     

车载自组织网络（VANETS）关联网络编码协作中继算法研究

在车载自组织网络（VANETS）中,高效的数据分发一直是研究热点之一。为通过关联网络编码的协作中继有效地进行数据转发,将网络编码技术通过对传输数据进行网络编码并即时解码的方式应用于车辆之间通信,以提高数据分发效率。该算法与传统的直接传输与中继传输方法相比,有效减少了数据分发延迟,提高了数据分发效率和无线传输中的信道利用率。     

英文歌曲在中学英语课堂教学中的应用（英文）

<正>Many scholars have devoted themselves to research how to inspire students to learn English effectively, especially teenager-aged students in junior and senior high school. As a middle school English teacher, I have a deep interest in learning more about this group of language learner as well.They are teenagers, who are experiencing huge changes psychologically and physiologically, and have been learning English for years. So, they may get tired of being taught with the traditional'spoon feeding'method,and feel disappointed with memorizing grammar rules and vocabularies like     

一种基于遗传算法的LVQ神经网络及其在故障诊断中的应用

本文通过分析LVQ神经网络及其变形的基本结构和算法,研究了基于LVQ神经网络的齿轮箱故障诊断方法。常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用和算法对初值敏感,从而影响诊断预测的精度。本文提出采用遗传算法优化LVQ神经网络的初始权向量,给出了正确的诊断结果,并与LVQ神经网络的结果作了对比,结果表明用遗传算法优化的LVQ神经网络比LVQ神经网络有更高的诊断精度。     

一种新型异构集成极端学习机模型及其软测量应用（英文）

为了在日益复杂的工业建模数据基础上建立一个准确、稳定的软测量模型,提出了一种有效的异构集成极端学习机(HEELM)软测量模型.采用4种不同激活函数的极端学习机和核极端学习机模型用以丰富集成模型的多样性.极限学习机的隐含层节点数通过试错法确定,并以交叉验证为准则来获得最优的核极限学习机模型参数.为了获得集成模型的最佳输出,采用最小二乘回归方法对所有单个模型的输出进行集成.通过2组复杂的工业过程数据集验证了HEELM模型具有很好的预测精度.与单独ELM模型、bagging ELM集成模型、 BP和SVM模型相比,HEELM模型的预测精度提高了4.5%～8.7%,且HEELM模型具有更好的稳定性.     

一种低成本的个人导航仪（英文）

为了能够在室内、空旷的道路上和高楼林立的城市街道上定位定向,提出一种适用于室内外无缝导航的低成本个人导航仪.该导航仪由低成本的微机械加速度计、陀螺仪、磁传感器和GPS芯片组成,具有室内外无缝导航功能,在室外采用MIMU/GPS/磁传感器组合工作模式,用扩展卡尔曼滤波技术融合各种数据,给出最优导航参数;在室内采用MIMU/磁传感器组合工作模式,采用航位推算技术,用垂向加速度计和前向加速度计数据检测步伐并使用磁传感器判断航向.使用垂向和前向加速度计数据来计算动态阈值和估计步伐可信度,然后在两向加速度计数据可信度同时满足条件的动态时间窗内检测步伐,计步精度可达95%以上.在室外内不同场景下进行了无缝导航试验,结果表明,携带个人导航仪行走1 600 m,其定位误差小于行程的0. 2%.     

高阶谱及其在机械故障诊断中的应用(英文)

从机械故障诊断的角度,讨论了高阶谱分析方法提取故障信息的能力.利用高阶谱方法分析了两种典型的机械故障,结果显示,高阶谱分析比传统的信号处理方法(如基于FFT的频谱分析)能更有效提取故障征兆.