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优化数据生成算法的往复压缩机故障诊断研究
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作者 王鹏 李颖 +1 位作者 王金东 巴鹏 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期133-138,共6页
为解决实际生产中存在的往复压缩机故障信息样本缺失、样本不平衡等引起的长尾分布所造成故障诊断不准确的问题,提出一种基于经优化的对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)的方法,该方法在既保证样本质量又增强样本数量的... 为解决实际生产中存在的往复压缩机故障信息样本缺失、样本不平衡等引起的长尾分布所造成故障诊断不准确的问题,提出一种基于经优化的对抗生成网络(Generative Adversarial Network,GAN)的方法,该方法在既保证样本质量又增强样本数量的情况下,应用改进的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行故障诊断分类。首先对往复压缩机一维故障数据进行整理并通过小波变换生成故障时频图;然后构建适应于样本的LS-SAGAN框架模型并利用原始故障时频图训练模型,生成满足实验数量的时频图;最后通过经天鹰算法优化CNN进行快速准确的故障诊断。将实验方法与其他方法进行效果对比验证,结果表明,所提方法在故障诊断中的平均准确率达到99.6%,相较其他分类方法分类效果明显提高。 展开更多
关键词 故障诊断 往复压缩机 LS-SAGAN 卷积神经网络
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改进的轴箱轴承轨旁声学诊断方法
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作者 陈航宇 师蔚 +1 位作者 胡定玉 廖爱华 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期145-150,共6页
在现有的轨旁声学诊断模型中,通常将列车的通过速度视为常数,且将轴箱故障信号视为循环平稳信号进行处理,却忽视轮轨蠕滑导致的轴箱轴承故障信号的循环平稳性被破坏的问题。针对该问题,对轴箱轴承故障轨旁声学诊断模型进行改进,首先在... 在现有的轨旁声学诊断模型中,通常将列车的通过速度视为常数,且将轴箱故障信号视为循环平稳信号进行处理,却忽视轮轨蠕滑导致的轴箱轴承故障信号的循环平稳性被破坏的问题。针对该问题,对轴箱轴承故障轨旁声学诊断模型进行改进,首先在列车通过测试区域进行声信号采集时,同步采集列车位置信息,并以此为依据对麦克风采集信号进行多普勒效应去除和空间滤波等前处理,然后根据前处理后信号的包络信号,使用同步压缩变换(Synchrosqueezing transforms, SST)得到包络时频谱,通过瞬时频率估计方法提取故障频率曲线,最后将该曲线作为基频进行等角度重采样,并得出阶次图,提取故障特征,实现故障诊断。仿真和实验结果表明,该方法能够有效还原轴箱轴承故障信号的循环平稳性,能更准确地提取轴承故障特征。 展开更多
关键词 声学 轨旁声学故障诊断 轴箱轴承 轮轨蠕滑 瞬时频率估计 包络时频谱
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一种并行多尺度特征融合模型开展的基于弛豫电压的锂电池SOH估计研究
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作者 王海瑞 徐长宇 +1 位作者 朱贵富 侯晓建 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第2期799-811,共13页
锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计对确保能量存储系统的可靠性和安全性至关重要。然而,现有SOH估计方法在单一特征提取和固定充放电条件依赖方面存在局限性,难以适应多变的实际工作环境。为解决这一问题,本工作提出了一种... 锂离子电池健康状态(state of health,SOH)估计对确保能量存储系统的可靠性和安全性至关重要。然而,现有SOH估计方法在单一特征提取和固定充放电条件依赖方面存在局限性,难以适应多变的实际工作环境。为解决这一问题,本工作提出了一种基于弛豫电压的并行多尺度特征融合卷积模型(multi-scale feature fusion convolution model,MSFFCM)结合极端梯度提升树(XGBoost)的SOH估计方法。MSFFCM通过多层堆叠卷积模块提取弛豫电压数据的深层特征,同时利用并行多尺度注意力机制增强了多尺度特征的捕捉能力,并将这些特征与统计特征进行融合,以提升模型的特征提取和融合能力。针对XGBoost模型,本工作应用贝叶斯优化算法进行参数调优,从而在多源融合特征基础上实现高精度SOH估计。实验验证基于两种商用18650型号电池的多温度和多充放电策略数据集,结果表明该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于0.5%,明显优于传统方法。本工作为锂电池健康管理提供了一种不依赖特定充放电条件的有效估计工具,有望在复杂的实际应用中发挥重要作用。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估计 弛豫电压 并行多尺度特征 特征融合
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改进B样条逼近时变滤波在电机轴承故障诊断中的应用
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作者 杨娜 刘晔 +1 位作者 徐元博 刘静超 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期151-157,共7页
对电机轴承进行有效的故障诊断,不仅可以保证设备平稳高效运行,而且可以及时发现和排除运行故障,防止事故的发生。然而,从故障轴承中提取出的振动信号属于时变非平稳信号。此外,强烈的环境噪声也会掩盖微弱的故障循环脉冲。针对上述问题... 对电机轴承进行有效的故障诊断,不仅可以保证设备平稳高效运行,而且可以及时发现和排除运行故障,防止事故的发生。然而,从故障轴承中提取出的振动信号属于时变非平稳信号。此外,强烈的环境噪声也会掩盖微弱的故障循环脉冲。针对上述问题,提出一种改进B样条逼近时变滤波方法用以处理轴承故障信号。该方法采用新颖的瞬时幅值和瞬时频率估计方法代替传统的希尔伯特变换方法,增强B样条逼近的精度从而提高滤波性能。首先,通过所提方法对轴承故障信号进行滤波处理突出故障信息;然后对滤波信号进行包络分析得到包络谱,从而得到故障特征频率。仿真和真实故障信号实验表明,采用该方法可以有效提取电机轴承故障微弱特征。因此,该方法可为电机轴承故障诊断提供一种新的技术。 展开更多
关键词 故障诊断 电机轴承 瞬时幅值 瞬时频率 改进B样条时变滤波
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基于参考磁源的隧道磁阻传感器温度补偿研究
5
作者 蒯涛 黄宏胜 +3 位作者 王东颖 雷强 曹志元 巩昊杨 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第2期120-127,共8页
TMR磁传感器具有巨大的发展潜力,但是温度漂移会严重影响其测量准确性,目前仍然缺乏有效的温漂抑制手段。针对此,提出一种基于基准磁源的TMR温漂抑制方法,通过产生基准交流磁场作用于TMR磁传感器,根据基准磁场频率处TMR输出幅值变化,实... TMR磁传感器具有巨大的发展潜力,但是温度漂移会严重影响其测量准确性,目前仍然缺乏有效的温漂抑制手段。针对此,提出一种基于基准磁源的TMR温漂抑制方法,通过产生基准交流磁场作用于TMR磁传感器,根据基准磁场频率处TMR输出幅值变化,实时补偿TMR的灵敏度温度漂移;基于最小二乘支持向量机建立交流基准磁源幅值与零偏电压的温度漂移关系模型,补偿TMR的零点漂移。采用无磁温箱开展温度特性测试,结果表明,基于交流基准磁源的温度补偿将灵敏度漂移系数从0.098 536%/℃降低至0.005 87%/℃;补偿后的零偏电压误差被限制在0.143 mV之内,比未补偿时降低了19.5倍。补偿过程中不需要额外的温度传感器,提高了TMR磁传感器的环境适应性,为其面向复杂场景下的高精度测量提供了有力的方法支撑。 展开更多
关键词 TMR磁传感器 温度补偿 基准磁源 灵敏度校正
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脊提取联合ACMD的变转速滚动轴承故障诊断
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作者 李燕文 马萍 +3 位作者 王聪 梁城 张浩然 张宏立 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期89-96,共8页
变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析... 变转速工况下滚动轴承故障振动信号受转速波动影响,故障特征易受到噪声和其他无关分量干扰导致时频面模糊,故障特征提取困难。自适应调频模态分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)作为新提出的非平稳信号处理算法,可有效分析时变非平稳信号。ACMD需基于希尔伯特变换确定瞬时频率(Instantaneous Frequencies,IF),提取IF的准确性对最终分析结果具有较大影响。因此,在ACMD的基础上,引入脊提取理论,提出基于多时频曲线提取算法(Multiple Time-Frequency Curve Extraction,MTFCE)提取IF的多时频自适应调频模态分解(Multiple Time Frequency ACMD,MACMD)方法。首先对原始振动信号进行包络处理,并通过MTFCE提取其包络图中的IF作为预设频率输入到ACMD算法,然后对包络信号进行ACMD分解,最后根据分解得到的各个信号分量的IF和瞬时幅值(Instantaneous Amplitude,IA)信息构建高分辨率的时频表示,以实现时变非平稳信号的分析。通过分析模拟信号和实测变转速下滚动轴承故障信号可知,该方法能有效诊断时变转速下滚动轴承故障,减少噪声干扰,且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 故障诊断 变转速 滚动轴承 脊提取 多时频自适应调频模态分解
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基于HHT算法的呼吸机运行状态智能监测方法
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作者 张朝 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期309-316,共8页
为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Emp... 为确保呼吸机正常工作,提出基于希尔伯特变换(HHT:Hilbert-Huang Transform)算法的呼吸机运行状态智能监测方法。首先采用小波神经网络对呼吸机运行信号实施去噪处理;其次,结合HHT算法将去噪后的呼吸机运行信号进行经验模态分解(EMD:Empirical Mode Decompostion),并将分解后的内禀模式分量(IMF:Intrinsic Mode Function)进行Hilbert谱变换,以此获取信号频谱作为信号特征。最后,将得到的信号频谱放入MLP(Multi-Layer Perceptron)神经网络分类器中,采用反向传播算法对多层感知器(MLP:Multi-Layer Perceptron)神经网络进行训练,以实现呼吸机运行状态识别。实验结果表明,所提方法的去噪效果较好,且监测到的结果和实际频谱一致。同时监测敏感度在96%以上、运行状态识别准确性在95%以上。表明所提方法可以有效监测呼吸机运行状态,监测性能较好。 展开更多
关键词 HHT算法 呼吸机运行状态 小波神经网络 EMD分解 Hilbert谱变换 MLP神经网络分类器
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三种接口测试工具在OSS领域应用上的研究
8
作者 戴桂琼 《现代信息科技》 2025年第1期45-48,共4页
接口或API测试是日常软件测试过程中常见内容之一,接口测试工具可选性很多,文章主要针对常用的三个接口测试工具:SoapUI、JMeter、Postman,分析它们之间的不同之处以及在实际工作中的应用。具体而言,使用不同的工具来解决日常软件测试... 接口或API测试是日常软件测试过程中常见内容之一,接口测试工具可选性很多,文章主要针对常用的三个接口测试工具:SoapUI、JMeter、Postman,分析它们之间的不同之处以及在实际工作中的应用。具体而言,使用不同的工具来解决日常软件测试中的不同接口类型的接口测试问题、性能测试问题、工作效率问题。在运营商运营支撑系统(Operation Support Systems,OSS)领域实际项目测试过程中,有的放矢地选择测试工具,不仅能有效提高了软件质量,同时有助于提高测试人员的效率。 展开更多
关键词 接口测试工具 SoapUI JMETER POSTMAN
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基于对抗自编码器和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法
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作者 李涛 田宏业 +1 位作者 陶沙 刘朋 《船舶力学》 北大核心 2025年第1期110-122,共13页
针对目前工程实际中故障预警存在敏感特征组合构建困难、完备的故障样本稀缺和预警阈值设定不准确等难题,提出一种基于对抗自编码器(AAE)和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法。将预处理后的正常样本频谱数据作为AAE训练数据进行自编码... 针对目前工程实际中故障预警存在敏感特征组合构建困难、完备的故障样本稀缺和预警阈值设定不准确等难题,提出一种基于对抗自编码器(AAE)和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法。将预处理后的正常样本频谱数据作为AAE训练数据进行自编码器网络和对抗网络训练,并计算自编码器重构误差和保留编码网络;利用编码器逐层提取服从先验分布的低维特征,结合重构误差和相似性度量构建健康指标,并基于贝塔分布进行健康指标概率密度分布拟合以自适应确定阈值;将测试数据经相同步骤处理后与阈值比较,判别异常。利用两类滚动轴承数据集验证所提方法,试验结果表明所提方法具有优异的故障预警性能和自适应性,能够实现早期微弱故障预警。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障预警 对抗自编码 健康指标 贝塔分布 自适应阈值
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基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测 被引量:2
10
作者 周丹 熊建华 李柯 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第13期82-85,共4页
舰船机械电子设备故障数据量较为庞大,且模式复杂多样,为满足其复杂性的要求,提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法,采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据,计算数据间的相似系数... 舰船机械电子设备故障数据量较为庞大,且模式复杂多样,为满足其复杂性的要求,提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法,采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据,计算数据间的相似系数和欧氏距离,结合K均值算法实现数据聚类处理。通过小波包算法对聚类后的数据进行特征提取,将其输入到卷积神经网络中,通过对监测模型进行训练,最终实现对舰船机械电子设备故障自动监测。通过实验分析,该方法与相关人员进行监测的故障情况高度一致,在不同故障类型监测的时间均能够保持在5 ms以内,具有较高的监测效率和监测精准度。 展开更多
关键词 模式识别 舰船机械电子设备 故障监测 K均值算法 小波包算法 卷积神经网络
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晶体结构对螺栓声弹性应力测量的影响研究
11
作者 黄海莹 韩玉强 +4 位作者 蔡文路 李明海 毛勇建 李翀 吴付岗 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期59-61,84,共4页
以45#中碳钢为对象,通过不同的热处理工艺加工3种不同晶体结构的实验样品,分析不同晶体结构超声纵波和横波的声弹性效应。试验结果表明螺栓应力测量超声纵波灵敏度优于横波,材料晶体结构对声弹性的线性度以及重复性影响较大,并可通过增... 以45#中碳钢为对象,通过不同的热处理工艺加工3种不同晶体结构的实验样品,分析不同晶体结构超声纵波和横波的声弹性效应。试验结果表明螺栓应力测量超声纵波灵敏度优于横波,材料晶体结构对声弹性的线性度以及重复性影响较大,并可通过增加应力强化循环次数进行改善,在制备的3种晶体材料中,以马氏体为主的中碳钢材料最适合于声弹性应力测试。 展开更多
关键词 晶体结构 热处理 螺栓 声弹性 应力测量
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基于NLP-CBR的航空装备故障智能预测方法
12
作者 周乐 黄栋 康吉祥 《舰船电子工程》 2025年第4期124-127,158,共5页
航空装备各系统复杂性高,交联性强,利用传统的故障预测方法难以判断和预测故障部位。针对此类问题,文章提出了一种基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)和案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的航空装备故障智能预测方法... 航空装备各系统复杂性高,交联性强,利用传统的故障预测方法难以判断和预测故障部位。针对此类问题,文章提出了一种基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)和案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的航空装备故障智能预测方法,首先进行源案例库特征提取,进行数据清洗,再采用了自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)获取源案例库中故障现象描述的词向量表示,然后使用文本相似度检测得到目标案例与源案例的相似度,并结合CBR方法进行组合预测,得出具体排故方案,最后,通过使用Python软件进行实例分析应用,验证了该模型的正确性及该方法的实用性。 展开更多
关键词 航空装备 自然语言处理 案例推理
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基于最优模态分量包络谱的滚动轴承故障诊断
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作者 钱虹 徐军 祁云杰 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期119-125,共7页
针对工业领域设备例如泵和风机组中滚动轴承最优模态分量包络谱难以提取导致故障诊断精度低的问题,提出一种基于麻雀优化算法、变分模态分解算法与XGBoost分类器(SSA-VMD-XGBoost)的滚动轴承故障诊断方法。首先,以全局最小包络熵值为目... 针对工业领域设备例如泵和风机组中滚动轴承最优模态分量包络谱难以提取导致故障诊断精度低的问题,提出一种基于麻雀优化算法、变分模态分解算法与XGBoost分类器(SSA-VMD-XGBoost)的滚动轴承故障诊断方法。首先,以全局最小包络熵值为目标,利用麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)的分解层数和惩罚因子进行寻优,根据最优结果利用变分模态分解算法对原始振动信号进行处理;然后,结合包络熵理论筛选出最优模态分量,并对其进行包络解调运算,得到低频包络谱值组成故障特征集;最后,基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)分类器,对获取的样本故障集进行精确分类,实现对滚动轴承的故障诊断。试验结果表明采用该方法可以有效提取滚动轴承在不同状态下的故障特征,并且可以实现滚动轴承的高精度故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 特征提取 麻雀优化算法 变分模态分解
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基于INGO-Transformer的模拟电路元件故障预测
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作者 杜先君 曹磊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期158-166,共9页
针对模拟电路元件易受外部环境影响发生故障、故障特征提取困难、无法准确预测及诊断元件故障等问题,基于Transformer模型提出改进INGO-Transformer方法。采用小波包分解(WPD)对原始数据进行特征提取,使用特征向量之间的三角距离来表征... 针对模拟电路元件易受外部环境影响发生故障、故障特征提取困难、无法准确预测及诊断元件故障等问题,基于Transformer模型提出改进INGO-Transformer方法。采用小波包分解(WPD)对原始数据进行特征提取,使用特征向量之间的三角距离来表征模拟电路中元件的退化状态,使用INGO优化Transformer的训练超参数构建预测模型。以Sallen-Key带通滤波电路与镜像电流源电路为预测实验对象进行故障预测实验,采用MAE与MSE作为故障预测模型评价指标,两组实验电路10次实验平均MAE、MSE结果分别为4.2162e-04、4.1906e-07和0.0017、1.9625e-05。仿真结果表明,所提方法在模拟电路单一元件故障预测中具有较高的准确性与较强的泛化能力。 展开更多
关键词 模拟电路 故障预测 小波包分解 TRANSFORMER 优化算法
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液压泵滑靴磨损机理分析及其对液压系统性能影响仿真
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作者 胡晓青 盖科龙 谢玉婷 《西安邮电大学学报》 2025年第2期115-122,共8页
目前飞机液压系统的寿命预测研究面临着缺乏基础数据的现状,为解决该问题,基于液压泵滑靴磨损机理研究推导出液压泵剩余使用寿命计算公式,从而构建出液压泵性能衰退模型,利用MATLAB/Simulink对液压泵性能衰退模型进行仿真,再将仿真得到... 目前飞机液压系统的寿命预测研究面临着缺乏基础数据的现状,为解决该问题,基于液压泵滑靴磨损机理研究推导出液压泵剩余使用寿命计算公式,从而构建出液压泵性能衰退模型,利用MATLAB/Simulink对液压泵性能衰退模型进行仿真,再将仿真得到的退化数据导入AMESim搭建的液压系统正常模型中,得到整个液压系统的性能衰退过程,实现对液压系统性能影响的仿真。结果显示因液压泵滑靴磨损故障导致的液压系统内泄漏量变化,得到液压系统性能衰退趋势及剩余使用寿命,为飞机液压系统剩余使用寿命预测研究提供了数据基础,同时帮助提高航空公司运行管理效率,降低运营成本。 展开更多
关键词 飞机液压系统 液压泵 性能衰退模型 AMESIM 剩余使用寿命预测
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船舶电气的接地故障与处理措施
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作者 高义国 陈升武 +1 位作者 谢根 王静辉 《山西电子技术》 2025年第1期38-40,共3页
船舶电气中的接地技术在防雷保护、信号接地和减少电磁干扰方面起着重要作用。为了查找接地故障,可以采用分段排查法和兆欧表排查法。针对接地故障,应采取一系列应对策略,包括提升设备老化及安装故障的整治水平、提高接地故障点位的查... 船舶电气中的接地技术在防雷保护、信号接地和减少电磁干扰方面起着重要作用。为了查找接地故障,可以采用分段排查法和兆欧表排查法。针对接地故障,应采取一系列应对策略,包括提升设备老化及安装故障的整治水平、提高接地故障点位的查找精准度、提升电气设备的绝缘性能、有效运用二次隔离设施以及提高运转中的设备接地故障处理质量。这些措施有助于提高船舶电气系统的可靠性和安全性。 展开更多
关键词 船舶电气接地 防雷保护 信号接地
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机械设备故障诊断技术研究
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作者 黄金辉 《造纸装备及材料》 2025年第1期22-24,共3页
文章探讨了机械设备故障的类型与表现,重点分析了搬提运架设备、焊接机器人及激光切割机的常见故障。同时,详细介绍了基于振动分析、声学信号分析、温度监测和数据驱动的故障诊断方法,并讨论了这些技术在实际应用中的效果。通过对不同... 文章探讨了机械设备故障的类型与表现,重点分析了搬提运架设备、焊接机器人及激光切割机的常见故障。同时,详细介绍了基于振动分析、声学信号分析、温度监测和数据驱动的故障诊断方法,并讨论了这些技术在实际应用中的效果。通过对不同设备的故障诊断案例分析,旨在提供一套有效的故障诊断策略,以提高机械设备的运行效率和可靠性。 展开更多
关键词 机械设备故障 故障诊断 振动分析
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主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测 被引量:1
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作者 康总宽 闫彬 +2 位作者 周子璇 宋洪震 陈学军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期142-149,共8页
身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA... 身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 身管 烧蚀磨损 主成分分析 灰色模型
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WGAN-GP结合CBAM-VGG16轻量化网络滚动轴承故障诊断 被引量:2
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作者 闫向彤 罗嘉伟 曹现刚 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期120-127,共8页
针对滚动轴承故障诊断中存在的故障数据不平衡且诊断效率低的问题,提出一种将改进的生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)和轻量化卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先... 针对滚动轴承故障诊断中存在的故障数据不平衡且诊断效率低的问题,提出一种将改进的生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)和轻量化卷积神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)生成二维时频图,并通过WGAN-GP进行数据增强;其次在视觉几何群网络(Visual Geometry Group Network-16,VGG16)的基础上,引入Ghost模块和全局平均池化(Global Average Pooling,GAP)对其进行轻量化改进;再次,利用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和带重启的余弦退火衰减法提高VGG16模型的性能,构建CBAM-VGG16轻量化卷积神经网络模型,将增强后的数据进行预处理后输入到模型中进行训练,建立故障诊断模型;最后采用西储大学轴承数据集进行模型验证和分析。实验结果表明:该方法证实了故障数据不足时进行故障诊断的可行性,缩短了模型的训练时间、诊断时间并缩减了模型的大小和参数量,提高了故障诊断的效率和准确率。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 生成对抗网络 Ghost模块 卷积注意力模块
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基于可视图特征与CatBoost的转辙机故障诊断 被引量:1
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作者 杨喜旺 王智超 +2 位作者 黄晋英 荆丽澄 王宇轩 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期58-65,共8页
针对道岔转辙机转换油压信号难以提取有效的故障特征且传统的故障诊断方式效果差的问题,本文提出一种基于可视图特征与CatBoost的道岔转辙机故障诊断方法。首先,采用可视图算法将时域信号转换为复杂网络图。然后,提取复杂网络图的5种统... 针对道岔转辙机转换油压信号难以提取有效的故障特征且传统的故障诊断方式效果差的问题,本文提出一种基于可视图特征与CatBoost的道岔转辙机故障诊断方法。首先,采用可视图算法将时域信号转换为复杂网络图。然后,提取复杂网络图的5种统计特征,即网络平均度、全局聚类系数、平均路径长度、传递性特征与网络图密度。最后,通过CatBoost算法实现道岔转辙机故障诊断。将该方法分别与其它特征提取方法、故障分类算法进行比较。实验结果表明:可视图特征能够更有效表征道岔转辙机的工作状态,CatBoost算法对道岔转辙机4种工作状态的诊断准确率达到97.5%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 可视图特征 道岔转辙机 CatBoost算法 故障诊断
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