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基于迁移学习的齿轮箱开放集跨工况故障诊断

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1753-1760页

作者：马翔许庶尚芃超马剑周汝志北京航空航天大学可靠性与系统工程学院北京100191 北京航空航天大学可靠性与环境工程技术重点实验室北京100191 北京航空航天大学可靠性工程研究所北京100191 北京航空航天大学国际创新研究院杭州311115 上海卫星工程研究所上海201109

随着工业与航空航天技术的不断发展,齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化,可靠性与安全性问题日益突出,大量工况数据缺乏故障标签,且不同工况间故障模式不对称,迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验... 详细信息

随着工业与航空航天技术的不断发展,齿轮箱等旋转机械的工况与故障模式逐渐趋于多样化、复杂化,可靠性与安全性问题日益突出,大量工况数据缺乏故障标签,且不同工况间故障模式不对称,迫切需要研究有效的故障诊断方法。以齿轮箱为案例验证对象,设置跨工况和开放集故障诊断场景,针对目标工况故障标签匮乏的问题,提出利用迁移学习将源工况的知识迁移到目标工况,利用交叉熵分类损失函数对已知故障类型进行识别的方法;针对跨工况条件下故障模式不对称的开放集问题,提出利用卷积神经网络提取工况间的相似数据特征,利用二分类损失函数对目标工况的已知类与未知类进行分类的方法。提出联合损失函数,训练诊断模型,实现故障特征从源域到目标域的联合迁移。案例分析结果表明:所提方法能够实现开放集情况下的跨工况故障诊断,且平均诊断准确度在90%以上。

关键词：旋转机械数据驱动开放集迁移学习故障诊断

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季文斌和“射阳第一村”

江苏农村经济 2002年第5期 20-21页

作者：陈兆秀许尚森郁超王庆射阳县合德镇

射阳县合德镇条心村党总支书记季文斌,充分发挥人大代表的参与决策、桥梁纽带和模范带头作用,全力搞活经济好农业结构调整,突出发展二三产业,把一个几年前还是零资产的郊区村,建成了射阳第一村。

关键词：江苏射阳县工业农业第三产业农民收入

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改进分类回归树模型的青冈枝叶点云分类研究

南京林业大学学报(自然科学版) 2024年第4期 123-131页

作者：潘政尚马开森龙依赖珍贵孙华中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室中南林业科技大学芦头实验林场

【目的】传统的树木枝叶点云分类模型结构与特征过于复杂，存在稳定性差、精度低、模型过拟合及计算成本高等问题。研究以阔叶树青冈(Quercus glauca)地面激光点云数据为基础，提出一种改进的分类回归树(classification and regression ... 详细信息

【目的】传统的树木枝叶点云分类模型结构与特征过于复杂，存在稳定性差、精度低、模型过拟合及计算成本高等问题。研究以阔叶树青冈(Quercus glauca)地面激光点云数据为基础，提出一种改进的分类回归树(classification and regression tree, CART)枝叶点云分类模型。【方法】首先根据点的邻域特征构造特征描述子，确定邻域搜索参数的最佳取值。通过逐步引入变量和调整决策树模型结构实现对分类回归树模型的改进。将改进后模型的分类结果与Logistics回归和K近邻模型进行对比。【结果】特征描述子作为变量引入后，模型测试数据分类准确率有所提升，比Logistics回归和K近邻模型分别高出13.1%和13.6%;改进后的分类回归树模型准确率有较大提升，稳定性好且模型大小显著降低，模型大小较改进前减少了99.9%,数据训练时间仅为调整前的51.3%;改进后的方法在树干和树叶上的综合评价指标均在0.9左右，差距小于0.001,无过拟合现象。【结论】改进的CART模型具有较高的精度，在小样本上也能取得较好的分类效果，稳定性好。研究结果可为地面激光雷达枝叶点云精准快速分类提供参考。

关键词：地面激光雷达点云分类点云特征分类回归树

改进分类回归树模型的青冈栎枝叶点云分类研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：潘政尚马开森龙依赖珍贵孙华中南林业科技大学芦头实验林场林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室南方森林资源经营与监测国林业和草原局重点实验室中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心

【目的】传统的树木枝叶点云分类模型结构与特征过于复杂，存在稳定性差、精度低、模型过拟合及计算成本高等问题。研究以阔叶树地面激光点云数据为基础，提出一种改进的分类回归树（classification and regression tree， CART）枝叶... 详细信息

【目的】传统的树木枝叶点云分类模型结构与特征过于复杂，存在稳定性差、精度低、模型过拟合及计算成本高等问题。研究以阔叶树地面激光点云数据为基础，提出一种改进的分类回归树（classification and regression tree， CART）枝叶点云分类模型。【方法】首先根据点的邻域特征构造特征描述子，确定邻域搜索参数的最佳取值。通过逐步引入变量和调整决策树模型结构实现对分类回归树模型的改进。将改进后模型的分类结果与Logistics回归和K近邻模型进行对比。【结果】特征描述子作为变量引入后，模型测试数据分类准确率提升了17.4%，比Logistics回归和K近邻模型分别高出13.0%和13.8%；改进后的分类回归树模型准确率有较大提升、稳定性好且模型大小显著降低，模型大小较改进前减少了99.8%，数据训练时间仅为调整前的51.3%；改进后的方法在树干和树叶上的综合评价指标均在0.9左右，差距小于0.001，无过拟合现象。【结论】改进的CART模型具有较高的精度，在小样本上也能取得较好的分类效果，稳定性好。研究结果可为地面激光雷达枝叶点云精准快速分类提供方法参考。

关键词：地面激光雷达点云分类点云特征分类回归树

2024年新疆乌什Ms 7.1地震InSAR同震形变探测与断层滑动分布反演

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成都理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：李雨森李为乐许强许善淼地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学) 应急管理部滑坡灾害风险预警与防控实验室

2024年1月23日新疆维吾尔自治区乌什县发生Ms 7.1地震，快速查明其同震形变场与发震断层滑动特征，有助于科学认识此次地震发震机理。利用Sentinel-1卫星升、降轨雷达影像，采用合成孔径雷达差分干涉测量技术获取了本次地震的同震形变... 详细信息

2024年1月23日新疆维吾尔自治区乌什县发生Ms 7.1地震，快速查明其同震形变场与发震断层滑动特征，有助于科学认识此次地震发震机理。利用Sentinel-1卫星升、降轨雷达影像，采用合成孔径雷达差分干涉测量技术获取了本次地震的同震形变场，进而基于Okada弹性位错模型，确定了本次地震的震源参数，并基于分布式滑动模型反演了本次地震断层面上的滑动分布。结果表明，升、降轨同震形变场沿视线向最大形变量分别为75 cm和48 cm，断层最大滑动量为4.2 m，主要集中在地下3～20 km区域；模型正演结果表明，此次地震在垂直方向最大抬升约53 cm，最大沉降约12 cm；发震断层运动以逆冲为主，兼具少量左旋走滑，根据InSAR结果及地质资料综合判断，本次发震断层为迈丹断裂。

关键词：乌什地震合成孔径雷达差分干涉测量同震形变断层滑动分布反演