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粗泛化箱型图法在大中跨径桥梁监测异常值剔除的应用

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广东公路交通 2024年第1期50卷 66-71页

作者：徐凯袁蒋鹏广州市市政工程试验检测有限公司广东广州510520

以东莞某营运旧桥监测项目为背景,通过增大箱型图法的系数k,使箱型图法粗泛化,并结合拉依达准则对桥梁监测数据的异常值进行识别和剔除。该方法不仅较好地解决了箱型图对异常值过度剔除的情况,也一定程度地减少了运算次数,提高了计算效... 详细信息

以东莞某营运旧桥监测项目为背景,通过增大箱型图法的系数k,使箱型图法粗泛化,并结合拉依达准则对桥梁监测数据的异常值进行识别和剔除。该方法不仅较好地解决了箱型图对异常值过度剔除的情况,也一定程度地减少了运算次数,提高了计算效率。对于未安装桥梁健康监测系统的大、中跨径旧桥监测数据异常值的剔除具有一定的工程实用价值,同时可作为桥梁健康监测系统中海量监测数据异常值剔除的一种补充方法。

关键词：桥梁监测箱型图拉依达准则异常值

基于动态k值K-means++聚类的电动汽车动力电池电压不一致故障识别方法

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中国科学：技术科学 2023年第1期53卷 28-40页

作者：曾建邦张月娅张壮单丰武沈祖英刘星载运工具与装备教育部重点实验室(华东交通大学) 南昌330013 同济大学汽车学院上海200092 江西江铃集团新能源汽车有限公司南昌330013

动力电池不一致性是引发其耐久性、可靠性和安全性等问题的重要因素之一.为此,本文基于车企监控平台汇集的车端传感器采集的动力电池内各单体电压历史数据,在K-means聚类算法的基础上,通过优化聚类簇数和初始中心(簇心)选择,从而提出了... 详细信息

动力电池不一致性是引发其耐久性、可靠性和安全性等问题的重要因素之一.为此,本文基于车企监控平台汇集的车端传感器采集的动力电池内各单体电压历史数据,在K-means聚类算法的基础上,通过优化聚类簇数和初始中心(簇心)选择,从而提出了一种基于动态k值的K-means++聚类的动力电池电压不一致故障识别方法.首先,基于该方法对未出现任何异常告警的105辆(同款车型)行驶至10000 km车的历史运行数据进行分析,并结合箱型图法确定无告警车辆的离群因子(outlier factor,OF)阈值为0.02;其次,基于轮廓系数法提取每个数据片段的最佳聚类簇数以实现迭代过程中簇的动态划分,使聚类效果更佳;然后,以一定概率选取欧式距离最远点作为初始中心使簇轮廓更为清晰且有利于快速识别潜在异常单体;最后,分别基于该方法和固定k值的K-means聚类法对车企监控平台唯一一辆“电池单体一致性差”告警的车辆(与前述105辆同款)进行分析,发现相比车企监控平台告警时间,K-means聚类法最快提前2天,而本文所提出的方法最快可提前6天识别出异常单体,验证了本文所提出的方法能够较早识别动力电池电压不一致故障.本文所取得研究成果对减少或避免纯电动汽车起火和爆炸事故具有重要的意义,有利于推动纯电动汽车产业的发展,达成汽车产业“碳达峰、碳中和”的战略目标.

关键词：动力电池 K-means++ 电压不一致故障识别箱型图

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双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测的策略

兵工学报 2022年第8期43卷 1779-1791页

作者：段仕轩李艳军曹愈远张兴成宋甫成柯宇航南京航空航天大学民航学院江苏南京211106

针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中... 详细信息

针对双基推进剂/包覆层界面脱粘敲击检测中存在的精度低、效率差、混乱无序等问题,提出一套基于敲击检测原理的策略,并对检测流程作出指导。基于敲击检测的基本特性,分别对被检测的柱体和球头两种特殊曲面进行网格划分,并对网格划分中可能出现的精度敏感性问题进行实验分析。由Barlow检测策略数学模型,提出双基推进剂/包覆层界面检测效率数学模型,该模型分别对顺序检测时间成本和定期检测时间间隔进行了定量分析。提出基于箱型图的波动范围识别方法,可以在缺陷云图中直观显示缺陷位置和恶劣程度。通过完整的工艺流程与案例实验分析表明,所提策略对敲击检测流程与检测后处理措施有一定指导意义。

关键词：敲击检测网格划分区域精度检测效率策略箱型图

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磷酸铁锂电池包微短路诊断方法的研究

储能科学与技术 2021年第2期10卷 664-670页

作者：秦欢黄碧雄严晓王影徐华源刘双宇上海工程技术大学上海201600 上海玫克生储能科技有限公司上海201600 浙江华云信息科技有限公司浙江杭州310051

锂电池以其优越的性能广泛应用于新能源电动汽车与储能中,但锂电池微短路问题对于车用和储能的电池包均是使用过程中的安全隐患,为了诊断电池包是否发生微短路并对微短路的单体进行判定,本文提出了一种根据单体相对充电时间变化诊断微... 详细信息

锂电池以其优越的性能广泛应用于新能源电动汽车与储能中,但锂电池微短路问题对于车用和储能的电池包均是使用过程中的安全隐患,为了诊断电池包是否发生微短路并对微短路的单体进行判定,本文提出了一种根据单体相对充电时间变化诊断微短路的方法。本方法在电池包充电结束时,以最先达到充电截止电压单体的电压曲线为基准,分析其他单体在能够继续充电的条件下,达到充电截止电压的充电时间,并以相对充电时间表征。由于微短路电池的电能持续消耗,导致其相对充电时间随着充电次数增加,根据此特性,对电池包中各单体的相对充电时间进行分析,并通过箱型图进行异常检测。检测结果的异常单体中,重复出现次数最多的即为微短路单体。在分析相对充电时间的同时,需分析直流内阻对诊断结果的影响,由此可提高诊断结果的准确性。经过对比分析,诊断结果与实际结果具有高度一致性,此方法的实施无需对电池包进行特殊测试,且操作便捷,可为电池包安全检测提供方法指导。

关键词：电池包微短路相对充电时间箱型图

喀斯特流域极端气候变化特征及对NDVI的影响

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水土保持学报 2022年第5期36卷 220-232页

作者：刘炜焦树林贵州师范大学地理与环境科学学院贵阳550025

为了解贵州省极端气候时空变化及其对植被NDVI的影响,结合箱型图、相关分析、Sen+MK等方法对1961—2020年贵州省极端气候指数进行分析。结果表明:(1)贵州省夜指数的变化幅度大于昼指数的变幅,极端高温指数呈上升趋势,极端低温指数在下降... 详细信息

为了解贵州省极端气候时空变化及其对植被NDVI的影响,结合箱型图、相关分析、Sen+MK等方法对1961—2020年贵州省极端气候指数进行分析。结果表明:(1)贵州省夜指数的变化幅度大于昼指数的变幅,极端高温指数呈上升趋势,极端低温指数在下降,气候整体呈变暖趋势。除赤水河流域SU25(夏日日数)以-0.08 d/a显著下降外,其余流域高温指数均显著上升,而低温指数均显著下降。(2)量级指数的变化幅度大于强度指数的变幅,年总降水量在减少,但强降水和极强降水事件呈增加趋势;强度指数中南盘江流域均未通过显著性检验,量级指数在沅江流域的变化速率最大。(3)气温及降水持续指数中,低值集中在牛栏江横江流域;其中CSDI(冷持续指数)、WSDI(热持续指数)、CDD(持续干燥指数)未通过显著性检验;GSL(作物成长期)以0.26 d/a显著上升。(4)近21年,极端高温指数对植被生长以促进作用为主,且受TN90P(暖夜日数)的影响最大;极端低温指数以抑制为主,且受TN10P(冷夜日数)的影响最大;气温持续指数以促进为主,且受WSDI的影响最大。极端降水指数中,降水强度、量级指数以促进为主,且受R25 mm(大雨以上日数)和R99P(极强降水量)的影响最大,降水持续指数以抑制为主且,受CDD(持续干燥指数)的影响较大。

关键词：贵州省极端气候箱型图 Sen+MK趋势分析植被NDVI

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一种基于相对熵的差异表达基因筛选方法

中国畜牧杂志 2024年第7期60卷 119-125页

作者：张恒益王莹郑惠玲西北农林科技大学动物科技学院陕西杨凌712100 中国农业科学院作物科学研究所北京100081

试验旨在针对传统的差异表达基因筛选方法对噪音敏感这一问题提出了一种基于相对熵的差异表达基因筛选方法,通过降低数据噪音,更加快速有效地筛选出差异表达基因。下载GEO数据库微阵列数据集GSE114384,分别采用基于相对熵的方法及传统... 详细信息

试验旨在针对传统的差异表达基因筛选方法对噪音敏感这一问题提出了一种基于相对熵的差异表达基因筛选方法,通过降低数据噪音,更加快速有效地筛选出差异表达基因。下载GEO数据库微阵列数据集GSE114384,分别采用基于相对熵的方法及传统的方差分析法对数据集中绵羊感染副结核期间的差异表达基因进行了筛选并进行了抗噪性及运行速度试验。结果发现,基于相对熵的方法筛选出了大多数差异表达基因,且抗噪性是方差分析法的约6~22倍,运行速度是方差分析法的约0.25~0.5倍。该试验结果表明基于相对熵的方法抗噪性强、运算速度快,可以用于含有噪音的大规模基因表达数据的差异表达基因筛选,为通过转录组测序数据挖掘差异表达基因的方法提供参考。

关键词：相对熵差异表达基因手肘法箱型图抗噪性

轴承尺寸检测数据的异常值检测与数据处理研究

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机电工程 2021年第2期38卷 198-203页

作者：何高清肖健合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009

针对轴承尺寸检测系统中检测数据存在异常值和数据波动的问题,对异常值检测的方法和轴承尺寸检测数据的分布特点进行了研究,对异常值的产生与数据波动的原因进行了归纳,提出了一种基于箱型图理论异常值检测与最小二乘多项式拟合相结合... 详细信息

针对轴承尺寸检测系统中检测数据存在异常值和数据波动的问题,对异常值检测的方法和轴承尺寸检测数据的分布特点进行了研究,对异常值的产生与数据波动的原因进行了归纳,提出了一种基于箱型图理论异常值检测与最小二乘多项式拟合相结合的方法。首先,运用箱型图理论对检测数据进行了异常值筛选,再使用检测数据的中位数暂代了异常值;然后,利用最小二乘多项式拟合法对异常值暂代处进行了校正,且通过拟合的方式重新估计了检测数据;最后,通过轴承检测设备对其进行了实验验证。实验结果表明:该方法可以快速、高效地识别轴承尺寸检测数据中的异常值,有效地降低检测数据的波动性,箱型图法异常值识别率为7.5%,高于3σ准则法2.3%;最小二乘多项式拟合法可降低检测数据50%的波动性,显著提高检测结果的准确性。

关键词：轴承尺寸检测异常值箱型图中位数最小二乘多项式拟合

利用K均值聚类算法识别遗传疾病致病SNP位点

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家畜生态学报 2020年第12期41卷 25-31页

作者：张恒益郑惠玲西北农林科技大学动物科技学院陕西杨陵712100

通过识别与遗传疾病致病相关的SNP(Single Nucleotide Polymorphism)位点在染色体中的位置,可以帮助人们干预这些致病位点,从而防止遗传性疾病的发生或者进行畜禽的抗病育种。利用K均值聚类算法对每一个位点的数值编码进行聚类并计算其... 详细信息

通过识别与遗传疾病致病相关的SNP(Single Nucleotide Polymorphism)位点在染色体中的位置,可以帮助人们干预这些致病位点,从而防止遗传性疾病的发生或者进行畜禽的抗病育种。利用K均值聚类算法对每一个位点的数值编码进行聚类并计算其正确率,再利用箱型图识别极端异常值的方法筛选致病SNP位点,最后采用卡方检验对筛选结果的有效性进行验证。结果表明:K均值聚类算法不但准确识别出了遗传疾病的致病SNP位点,而且识别速度远高于目前普遍使用的逻辑斯蒂回归和随机森林算法。因此,该研究基于K均值聚类算法提出了一种识别遗传疾病致病SNP位点的新方法,为实时处理大规模畜禽基因数据集提供了一种新的思路。

关键词： K均值聚类算法致病SNP位点箱型图卡方检验

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结合频谱聚类与经验小波的轴承故障诊断方法

机械设计与制造 2021年第5期 144-148页

作者：唐泽娴林建辉张兵杨基宏西南交通大学牵引动力国家重点实验室四川成都610031 中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

实测轴承振动信号就有非平稳、非线性特征,因此,对该类信号的分析需要进行解调得到特征频率,在众多解调法中包络分析是最为常用的方法;为了使解调结果更加清晰,常在解调前进行滤波,达到滤除干扰成分可有效提升解调的效果。经验小波变换... 详细信息

实测轴承振动信号就有非平稳、非线性特征,因此,对该类信号的分析需要进行解调得到特征频率,在众多解调法中包络分析是最为常用的方法;为了使解调结果更加清晰,常在解调前进行滤波,达到滤除干扰成分可有效提升解调的效果。经验小波变换提供了基于频带划分的小波滤波框架,划分后频带可滤除部分干扰信号,突出故障信号。对此,受“箱型图”和层次聚类法的启发,对“突出值”聚类法进行频带划分,通过平方包络互相关系数选取合理的频带划分个数。最后选取平方包络峭度值最大的滤波子信号进行Teager能量算子解调,获取特征频率。文章针对不同工况下的不同故障类型轴承运行数据进行分析,验证算法的有效性。特别地,在复合故障分析中,利用动态阈值法到达分别突出不同轴承故障频率的效果。

关键词：滚动轴承故障诊断经验小波变换箱型图层次聚类平方包络动态阈值