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基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
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作者 王晓龙 张博文 +3 位作者 金韩微 付锐棋 杨秀彬 吴鹏 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期514-523,共10页
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适... 针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适应特征模态分解,从中提取出蕴含丰富特征信息的模态分量;继而计算出所提取模态分量的包络信号并做进一步奇异值分解降噪处理,从而增强包络信号的信噪比;最后对比理论损伤特征频率及包络谱中幅值突出的频率成分,用于判断变桨轴承的故障损伤。实验数据分析结果表明,所提方法能从复杂原始振动信号中有效提取出微弱特征信息,实现变桨轴承损伤部位的准确甄别,具有一定工程参考借鉴价值。 展开更多
关键词 风电机组 变桨轴承 损伤识别 自适应特征模态分解 奇异值分解降噪
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基于改进JSOA-SVM的地铁站台门故障诊断
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作者 王若凡 朱松青 +2 位作者 杨柳 郝飞 徐涛 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第2期112-117,125,共7页
为准确地对地铁站台门进行故障诊断,并针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在故障诊断中的参数选择问题,将跳蛛算法(Jumping Spider Optimization Algorithm,JSOA)用于SVM参数优化提升诊断性能,同时针对JSOA易陷入局部最优、收... 为准确地对地铁站台门进行故障诊断,并针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在故障诊断中的参数选择问题,将跳蛛算法(Jumping Spider Optimization Algorithm,JSOA)用于SVM参数优化提升诊断性能,同时针对JSOA易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,提出一种多策略改进跳蛛算法(Improved Jumping Spider Optimization Algorithm,IJSOA)优化SVM的站台门故障诊断方法。首先使用Teager能量算子、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)以及精细复合多尺度模糊熵(Refined Composite Multiscale Fuzzy Entropy,RCMFE)提取信号特征;其次,通过IJSOA寻找SVM最优参数组合构建诊断模型;最后,使用提取的特征向量输入诊断模型实现站台门故障诊断。结果表明提出方法平均识别率为97.774%,诊断精度较其余几种方法更具优势,能够有效提升故障诊断分类效果。 展开更多
关键词 故障诊断 地铁站台门系统 变分模态分解(VMD) 跳蛛优化算法(JSOA) 支持向量机(SVM)
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基于多通道数据双层增强的样本不平衡故障诊断方法
3
作者 郭一鸣 童一飞 +3 位作者 何非 谢中取 宋世达 黄静 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期287-300,共14页
在复杂制造过程中常需要采集并分析多通道数据以实现状态监测和故障诊断,针对现有方法难以处理多通道数据复杂时空相关结构和样本不平衡的问题,提出了一种基于多通道数据双层增强的样本不平衡故障诊断方法。所提模型具有2阶段数据增强... 在复杂制造过程中常需要采集并分析多通道数据以实现状态监测和故障诊断,针对现有方法难以处理多通道数据复杂时空相关结构和样本不平衡的问题,提出了一种基于多通道数据双层增强的样本不平衡故障诊断方法。所提模型具有2阶段数据增强和全局优化的特点,通过先学习故障特征再转化为多通道数据的方式实现数据增强,引入分布差异评估机制有效地描述不同通道之间的数据相关性,基于多目标的全局优化策略来提高生成数据的质量。通过实际案例验证所提方法的有效性,实验结果表明:双层增强方法能有效扩充多通道数据的样本量,全局优化策略可以提高生成数据在故障诊断中的性能。与现有模型相比,所提方法在多种样本不平衡场景下均具有较高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 多通道数据 样本不平衡故障诊断 双层数据增强 全局优化
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基于多重流形标签传播的滚动轴承故障诊断方法
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作者 李灿 王广斌 +2 位作者 赵树标 钟志贤 曾东 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期121-133,共13页
针对当前的无监督域自适应算法应用于滚动轴承故障诊断领域时,源域数据不平衡,且两个域之间存在域偏移,导致故障识别率低的问题,提出了一种基于多重流形标签传播的滚动轴承故障诊断方法,旨在将源域和目标域的数据多重投影到共同的子空间... 针对当前的无监督域自适应算法应用于滚动轴承故障诊断领域时,源域数据不平衡,且两个域之间存在域偏移,导致故障识别率低的问题,提出了一种基于多重流形标签传播的滚动轴承故障诊断方法,旨在将源域和目标域的数据多重投影到共同的子空间,减少域内以及跨域的差异,同时平衡样本分布,进而提高变工况轴承故障诊断的精度。首先,提出域内局部保持平衡映射方法,将源域和目标域数据映射到一重流形子空间,得到域内对齐后的样本数据,并对源域数据进行平衡处理,得到平衡后的源域数据;然后,提出跨域流形结构细化对齐方法,将数据进一步映射到二重共享子空间,得到细化对齐后的样本数据;最后,通过动态加权伪标签域适应传播方法,得到准确度高的伪标签。分别在CWRU和自建的轴承数据集上进行故障诊断试验,试验结果表明,所提方法不仅对多故障类型多故障尺寸、复合故障上有着较好的识别能力,且当标签样本稀少时,模型也表现出优秀的诊断效果。 展开更多
关键词 多重流形映射 轴承故障诊断 小样本 动态加权伪标签
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融合特征下的双流CNN的制动蠕动颤振评价
5
作者 李阳 靳畅 +1 位作者 李天舒 顾鼎元 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期134-142,189,共10页
针对车辆蠕动颤振主观评价方法效率低、耗时长、测试流程复杂的问题,研究了蠕动颤振信号的时序特征和时频域特征提取方法,将2D-CNN的空间处理能力与1D-CNN的时序处理能力相结合,提出一种融合特征下的双流卷积神经网络的蠕动颤振评价方... 针对车辆蠕动颤振主观评价方法效率低、耗时长、测试流程复杂的问题,研究了蠕动颤振信号的时序特征和时频域特征提取方法,将2D-CNN的空间处理能力与1D-CNN的时序处理能力相结合,提出一种融合特征下的双流卷积神经网络的蠕动颤振评价方法。一条支路的输入为经过变分模态分解提取的时间序列特征,另一条支路的输入为经过快速傅里叶变换提取的图像特征,将一维时序特征与高维图像特征融合,训练模型进行评分。该方法通过融合不同模态的信息,充分捕捉蠕动颤振的局部波形特征和空间纹理特征。结果表明,融合两种特征的评分模型的八分类准确率达87.13%,验证了特征融合方法在蠕动颤振评价上的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 融合特征 变分模态分解(VMD) 蠕动颤振
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考虑备件信息多部件退化系统的视情维修
6
作者 汪玉 黄均安 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第1期75-78,共4页
通过研究视情维修策略,在考虑备件信息的同时兼顾产品的不合格率,提出的维护方法是利用遗传算法来确定理想阈值,从而达到最小期望总成本的目的。通过分析和计算,建立了一个预期的费用模型,该费用模型主要包括停机费用、故障费用和备件... 通过研究视情维修策略,在考虑备件信息的同时兼顾产品的不合格率,提出的维护方法是利用遗传算法来确定理想阈值,从而达到最小期望总成本的目的。通过分析和计算,建立了一个预期的费用模型,该费用模型主要包括停机费用、故障费用和备件持有费用等,该费用模型有利于提高生产效率。 展开更多
关键词 视情维修 不合格率 备件 阈值 费用模型
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一种双阻尼小波赋能的可解释卷积神经网络在轴承故障诊断中的应用
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作者 张龙 肖逸文 +4 位作者 周神赐 王朝兵 柳和生 黄聪 钱童帅 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第3期210-221,共12页
针对深度学习模型决策机理和分类依据无法得知以及Morlet、Laplace等小波不能很好地匹配轴承真实故障脉冲响应的问题,提出一种可解释卷积神经网络模型——Bdw-ResNet。首先,设计了一种sigmoid激活函数加权的双阻尼小波,并构建小波卷积层... 针对深度学习模型决策机理和分类依据无法得知以及Morlet、Laplace等小波不能很好地匹配轴承真实故障脉冲响应的问题,提出一种可解释卷积神经网络模型——Bdw-ResNet。首先,设计了一种sigmoid激活函数加权的双阻尼小波,并构建小波卷积层,同时嵌入即插即用的轻量级的局部注意力机制。然后,结合现有的残差神经网络,建立了既可物理解释又与神经网络兼容的Bdw-ResNet模型以及故障诊断的完整流程,并在南昌铁路局机车轴承数据集和青岛四方轮对轴承两个数据集上进行验证。最后,从先验赋能和归因解释两个方面阐述了Bdw-ResNet模型及其组件的映射关系,并进行了可解释性分析。结果表明:所提方法在两个数据集上分别取得了98.73%、99.46%的识别准确率,与基准模型和其他的组合相比性能提升明显,为可解释性深度学习的故障诊断提供了一种解决思路。 展开更多
关键词 深度学习 双阻尼小波 注意力机制 故障诊断 可解释性
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复杂低空环境下无人机三维航迹智能规划
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作者 张赫 张宾 +2 位作者 靳崇 赵雁妍 梁晓 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期72-79,共8页
选取复杂低空环境对无人机的三维航迹规划展开研究,通过航迹规划建模、蚁群算法改进和仿真验证分析等方法获得了一种航迹规划方法。通过融入无人机机动性能约束、规划环境外部约束和航迹综合代价建模等优化方法,重新建立航迹规划目标函... 选取复杂低空环境对无人机的三维航迹规划展开研究,通过航迹规划建模、蚁群算法改进和仿真验证分析等方法获得了一种航迹规划方法。通过融入无人机机动性能约束、规划环境外部约束和航迹综合代价建模等优化方法,重新建立航迹规划目标函数,使其更能真实地描述无人机的实际作战环境。从3个方面对基本蚁群算法进行了改进,包括非均匀初始化信息素合理设置、增加启发因子改进状态转移概率和优化改进信息素更新机制。通过仿真实验表明,改进后的蚁群算法所获取的最优航迹,能够有效地规避地形地貌、禁飞区和空域可用空间的限制影响,切实减少了迭代次数,在较大程度上提升了航迹规划的质量,具备一定的实用价值。 展开更多
关键词 无人机 三维航迹规划 威胁规避 改进蚁群算法
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多裂隙缺陷陶瓷轴承破坏机理研究
9
作者 郭鹏翔 谷晓娇 朱振伟 《沈阳理工大学学报》 CAS 2025年第1期59-64,71,共7页
针对氮化硅陶瓷轴承的多裂隙缺陷会影响其力学性能及使用寿命的问题,提出了一种结合离散元(DEM)仿真和FISH语言程序的方法研究轴承缺陷。首先,采用DEM对轴承进行建模,通过力学校准实验测定相关力学性能参数,并通过试错法进行细观参数的... 针对氮化硅陶瓷轴承的多裂隙缺陷会影响其力学性能及使用寿命的问题,提出了一种结合离散元(DEM)仿真和FISH语言程序的方法研究轴承缺陷。首先,采用DEM对轴承进行建模,通过力学校准实验测定相关力学性能参数,并通过试错法进行细观参数的标定,采用FISH语言程序建立氮化硅陶瓷轴承简化模型,并在模型中预制不同倾角和数量的平行裂隙缺陷;然后,通过模拟和数值计算,研究了裂纹在不同倾角和数量裂隙缺陷下的演化规律,同时结合裂纹周围的速度矢量场,分析了裂纹扩展的复杂性。实验结果揭示了受压下多裂隙缺陷的陶瓷材料损伤破坏机制,可为陶瓷轴承加工工艺、故障诊断、力学性能及使用寿命等研究提供理论指导。 展开更多
关键词 氮化硅陶瓷轴承 离散元 多裂隙缺陷 破坏机理
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FOCKE-FXS 725封签折叠导块改进与应用
10
作者 朱晓东 张应龙 《科技创新与应用》 2025年第4期135-138,共4页
该文以封签缺陷情况为切入点,对FOCKE-FXS 725小包机封签折叠系统进行深入剖析,分析封签缺陷原因并改进封签折叠导块,实现降低封签缺陷产品发生的目的。重点研究封签折叠系统结构和原理,找出原有封签导块设计不合理的区域并针对性加以... 该文以封签缺陷情况为切入点,对FOCKE-FXS 725小包机封签折叠系统进行深入剖析,分析封签缺陷原因并改进封签折叠导块,实现降低封签缺陷产品发生的目的。重点研究封签折叠系统结构和原理,找出原有封签导块设计不合理的区域并针对性加以改进调试。该改进封签折叠导块的运用改善封签折叠效果,可以极大地减少封签缺陷情况的发生,完成提高生产效率、改善产品质量以及降低物耗的目标。 展开更多
关键词 封签 缺陷 封签折叠导块 改进与运用 封签折叠系统
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BIM技术在机电设备安装管理中的应用
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作者 尚依依 位文倩 +2 位作者 黄峰 刘志红 张艳玲 《造纸装备及材料》 2025年第2期82-84,共3页
文章分析了建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术在机电安装管理中的应用优势,探讨了其具体应用,并阐述了BIM技术在机电安装管理中面临的挑战及其对策,旨在提升项目管理效率,优化资源配置并降低运营成本。
关键词 BIM技术 机电设备 安装管理 项目规划
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柱塞泵传感器安装位置的GISE评价方法
12
作者 宫建成 公丕平 +3 位作者 杨小强 张鹏 赵凯 李红亮 《陆军工程大学学报》 2025年第1期87-94,共8页
为提升柱塞泵振动数据采集质量、故障诊断准确率和诊断模型的鲁棒性,对采集柱塞泵振动数据时,确定传感器安装位置的方法展开研究,分析了传感器的安装位置对柱塞泵振动数据质量的影响,给出了传感器安装位置评价方法。利用AMESim构建了力... 为提升柱塞泵振动数据采集质量、故障诊断准确率和诊断模型的鲁棒性,对采集柱塞泵振动数据时,确定传感器安装位置的方法展开研究,分析了传感器的安装位置对柱塞泵振动数据质量的影响,给出了传感器安装位置评价方法。利用AMESim构建了力士乐A11VO系列9柱塞泵仿真模型,通过研究传感器各项性能指标、柱塞泵结构及运动机理,分析得到柱塞泵振动数据采集实验中合理的传感器安装位置。提出基于平方包络的基尼指数(Gini index of square envelope,GISE)柱塞泵故障振动信号质量评价方法,并设计柱塞泵振动数据采集实验进行验证。得到GISE等4种稀疏性指标的指示结果与柱塞泵结构分析结果一致,分析并证明了GISE指标在柱塞泵信号评估上的有效性与优越性。 展开更多
关键词 振动数据采集 柱塞泵 传感器 基尼指数
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基于物联网的远程机械设备故障诊断与预警平台开发方法研究
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作者 蒋婷婷 《造纸装备及材料》 2025年第3期34-36,共3页
物联网技术的快速发展,为实现远程机械设备故障诊断与预警提供了强有力的技术支撑。文章分析了基于物联网的远程机械设备故障诊断与预警平台架构,并探讨了平台开发关键技术,以期为企业提高设备维护效率、降低运营成本提供理论依据和实... 物联网技术的快速发展,为实现远程机械设备故障诊断与预警提供了强有力的技术支撑。文章分析了基于物联网的远程机械设备故障诊断与预警平台架构,并探讨了平台开发关键技术,以期为企业提高设备维护效率、降低运营成本提供理论依据和实践基础。 展开更多
关键词 物联网 远程机械设备 故障诊断 预警平台
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工业机电安装中的施工要点研究
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作者 来永瑾 《造纸装备及材料》 2025年第2期43-45,共3页
文章分析了工业机电安装过程中电气安装施工、机械设备安装施工和综合管廊施工的要点,旨在为相关工作人员提供更多参考,提高施工质量和施工效果。
关键词 工业机电安装 线缆敷设 防雷接地 吊装作业
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基于改进麻雀搜索算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断 被引量:6
15
作者 周玉 房倩 +1 位作者 裴泽宣 白磊 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期289-298,共10页
为了对滚动轴承的工作状态及故障类别进行准确的诊断,本文采用长短时记忆(LSTM)神经网络作为分类器对滚动轴承数据集进行分类诊断。首先,从滚动轴承原始运行振动信号中提取时域和频域特征参数,组成具有高维特征参数的数据集;使用核主成... 为了对滚动轴承的工作状态及故障类别进行准确的诊断,本文采用长短时记忆(LSTM)神经网络作为分类器对滚动轴承数据集进行分类诊断。首先,从滚动轴承原始运行振动信号中提取时域和频域特征参数,组成具有高维特征参数的数据集;使用核主成分分析(KPCA)方法对高维特征集进行降维处理,选取重要性程度高的特征构成输入特征向量。然后,针对LSTM神经网络在滚动轴承故障诊断中存在的超参数难以确定的问题,提出一种基于自适应t分布策略的麻雀搜索算法优化LSTM神经网络的故障诊断方法(tSSA–LSTM)。最后,使用凯斯西储大学滚动轴承数据中心的数据进行故障诊断精度测试、泛化性能测试及噪声环境下故障诊断性能测试等多个仿真实验,并将本文提出的诊断模型与麻雀搜索算法优化长短时记忆神经网络(SSA–LSTM)、遗传算法优化长短时记忆神经网络(GA–LSTM)、粒子群算法优化长短时记忆神经网络(PSO–LSTM)及传统LSTM诊断模型进行对比。结果表明:tSSA可以更有效地对LSTM的隐含层神经元数量、周期次数、学习率等超参数进行合理优化;所提方法的平均诊断准确率达到98.86%,交叉验证平均诊断结果为98.57%;所提方法在噪声干扰下的故障诊断准确率也优于对比方法。因此,本文提出的tSSA–LSTM模型不仅可以更精准地诊断滚动轴承故障状态,而且具有更强的泛化能力及抗干扰能力,有效地提高了滚动轴承故障诊断的性能。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 故障诊断 长短时记忆神经网络 特征提取 滚动轴承
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大型闭式压力机单机自动化上下料设备控制系统设计分析
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作者 马志远 杨银帅 +1 位作者 牛建醌 曹正 《中国高新科技》 2025年第2期51-53,共3页
文章以大型闭式压力机为主要研究对象,基于当前工业自动化发展的趋势背景,对一种支持大型闭式压力机自动化控制与运行的上下料设备控制系统进行设计分析,在明确系统设计思路与要求的基础上,重点分析控制系统的基本构成与运行原理,并验... 文章以大型闭式压力机为主要研究对象,基于当前工业自动化发展的趋势背景,对一种支持大型闭式压力机自动化控制与运行的上下料设备控制系统进行设计分析,在明确系统设计思路与要求的基础上,重点分析控制系统的基本构成与运行原理,并验证该系统的应用效果,希望能够为推动大型闭式压力机应用效果的提升提供借鉴思路和经验。 展开更多
关键词 大型闭式压力机 单机自动化 上下料设备
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融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法 被引量:4
17
作者 陶唐飞 周文洁 +1 位作者 况佳臣 徐光华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期31-41,共11页
针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包... 针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。 展开更多
关键词 多小波分解 卷积神经网络 深度学习 轴承故障诊断
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考虑数据不足和基于合作博弈模型融合的风电机组轴承故障诊断方法 被引量:2
18
作者 李俊卿 胡晓东 +2 位作者 王罗 马亚鹏 何玉灵 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期234-241,共8页
针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障... 针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障诊断的准确率较低的缺点,引进合作博弈理论对多个子模型的诊断结果进行融合,将各个子模型的诊断概率矩阵由合作博弈理论进行融合并输出最终的诊断结果。实验证明,优化后的ACGAN模型和基于合作博弈的模型融合能有效提高轴承故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 风电机组 轴承 生成式对抗网络 故障诊断 模型融合 合作博弈
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基于格拉姆角场与深度卷积生成对抗网络的行星齿轮箱故障诊断 被引量:6
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作者 古莹奎 石昌武 陈家芳 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期111-118,共8页
针对行星齿轮箱故障诊断中样本分布不均衡所引起的模型泛化能力差及诊断精度低等问题,采用格拉姆角场图像编码技术和深度卷积生成对抗网络相结合进行数据增强,融合AlexNet卷积神经网络进行故障诊断。将采集到的一维振动信号转化为格拉... 针对行星齿轮箱故障诊断中样本分布不均衡所引起的模型泛化能力差及诊断精度低等问题,采用格拉姆角场图像编码技术和深度卷积生成对抗网络相结合进行数据增强,融合AlexNet卷积神经网络进行故障诊断。将采集到的一维振动信号转化为格拉姆角场图,按比例划分训练集与测试集,将训练集样本与随机向量输入到深度卷积生成对抗网络模型中,交替训练生成器与判别器,达到纳什平衡,生成与原始样本类似的生成样本,从而实现故障样本的增广。用原始样本与生成的增广样本训练卷积神经网络分类模型,完成行星齿轮箱的故障识别。实验结果表明,所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的行星齿轮箱故障诊断精度,使之达到99.15%,且能使收敛速度更快。 展开更多
关键词 故障诊断 格拉姆角场 深度卷积生成对抗网络 卷积神经网络 行星齿轮箱
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车辆-轨道系统动力极值预测及可靠度计算 被引量:1
20
作者 徐磊 朱雪燕 +3 位作者 金浩然 刘鹏飞 闫斌 余志武 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2142-2150,共9页
为从车辆-轨道系统的动力极值预测及其可靠度计算角度分析车辆系统行车安全、衡量系统可靠程度,基于车辆-轨道耦合动力学及概率理论,提出一种车轨系统动力极值预测及可靠度评估方法。首先,基于轨道不平顺概率模型,采用轨道不平顺累计概... 为从车辆-轨道系统的动力极值预测及其可靠度计算角度分析车辆系统行车安全、衡量系统可靠程度,基于车辆-轨道耦合动力学及概率理论,提出一种车轨系统动力极值预测及可靠度评估方法。首先,基于轨道不平顺概率模型,采用轨道不平顺累计概率谱确定具有不同激振能量的随机不平顺序列;依据离散Parseval定理,建立轨道不平顺时域序列和功率谱间的对应关系;将轨道不平顺概率模型与车辆-轨道耦合动力学模型相结合,从随机动力计算中提取车辆-轨道的动力极值及可靠度信息;随后利用车辆-轨道耦合动力模型及二维插值算子,根据谱线能量关系实现动力极值预测;此外,基于此系统激励输入与响应输出间的概率等效性,导出了动力极值的可靠度计算式。以实测的轨道不平顺和车体加速度数据及4种类型不平顺在不同累计概率下的谱组合计算得出的轮轨横向力和钢轨垂向位移的计算结果为样本,与预测结果进行对比。研究结果表明:计算时程的分布趋势基本与实测时程一致,动力极值预测结果与实际的动力计算结果较为接近。由于轨道不平顺随机性的存在使得车辆-轨道系统的动力响应存在随机离散及方差特征,但通过轨道不平顺的幅频及能量特性预测车辆-轨道系统的动力极值的方法是较为可行的。 展开更多
关键词 车辆-轨道耦合动力学 随机不平顺 动力极值 可靠度评估 概率模型
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