工业互联网中增强安全的云存储数据访问控制方案 被引量：15

1

作者 张亚兵 王健 邢镔 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3765-3770,共6页

在工业互联网应用中,由于异构节点计算和存储能力的差异,通常采用云方案提供数据存储和数据访问服务。云存储中的访问控制如扩展多权限的云存储数据访问控制方案(NEDAC-MACS),是保证云存储中数据的安全和数据隐私的基石。给出了一种攻... 在工业互联网应用中,由于异构节点计算和存储能力的差异,通常采用云方案提供数据存储和数据访问服务。云存储中的访问控制如扩展多权限的云存储数据访问控制方案(NEDAC-MACS),是保证云存储中数据的安全和数据隐私的基石。给出了一种攻击方法来证明NEDAC_MACS中,被撤销的用户仍然可以解密NEDAC-MACS中的新密文;并提出了一种增强NEDAC-MACS安全性的方案,该方案可以抵抗云服务器和用户之间的合谋攻击;最后通过形式密码分析和性能分析表明,该方案能够抵抗未授权用户之间以及云服务器与用户之间的合谋攻击,保证前向安全性、后向安全性和数据保密性。 展开更多

关键词 访问控制 数据安全 合谋攻击 云存储 工业互联网

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变初位数据增强和深度特征提取的工业机器人末端抖动状态识别 被引量：3

2

作者 陈仁祥 谢文举 +2 位作者 杨宝军 胡小林 潘升 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期199-206,251,共9页

针对实际工程中工业机器人末端抖动程度难以通过简单指标进行有效区分,且识别过程存在外部干扰大、抖动位置分布不均的问题,提出了变初位数据增强和深度特征提取的工业机器人末端抖动状态识别方法。利用陷波滤波器滤除工业机器人末端振... 针对实际工程中工业机器人末端抖动程度难以通过简单指标进行有效区分,且识别过程存在外部干扰大、抖动位置分布不均的问题,提出了变初位数据增强和深度特征提取的工业机器人末端抖动状态识别方法。利用陷波滤波器滤除工业机器人末端振动信号中的工频干扰,并通过均方根阈值搜索抖动位置及改变搜索初始位置数据增强的方式,获取充足且能展现工业机器人运动状态的末端抖动数据;采用连续小波变换对末端抖动数据进行分解以获得可充分保留末端抖动冲击与震荡特征的时频图;为缓解特征降维及工况变化的影响,运用去除池化层和添加批归一化的卷积神经网络,对时频图进行深度特征提取和分类,从而实现工业机器人末端抖动状态识别。试验结果表明,所提方法在不同传感器采集方向识别准确率均达到90%以上,证明了该方法能够有效识别工业机器人末端抖动状态,并具有较好的泛化性和稳定性。 展开更多

关键词 工业机器人 抖动状态识别 数据增强 连续小波变换 卷积神经网络

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基于卷积时空混合神经网络的剩余使用寿命预测 被引量：1

3

作者 刘澳龙 唐向红 +1 位作者 陆见光 王涛 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期1-7,共7页

针对当前剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法侧重于捕捉数据的时间依赖,忽略多传感器间的空间关系问题,提出了一种卷积时空混合神经网络(convolutional spatio-temporal hybrid neural network,CSTHNN)用于提取多传感器... 针对当前剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法侧重于捕捉数据的时间依赖,忽略多传感器间的空间关系问题,提出了一种卷积时空混合神经网络(convolutional spatio-temporal hybrid neural network,CSTHNN)用于提取多传感器时间序列数据的时空特征用于RUL预测。CSTHNN利用卷积神经网络的卷积层感知相邻特征间的空间关系并提取传感器间的空间特征。通过位置编码以记忆时间依赖信息,并使用多头自注意力机制提取时间特征。最后将提取到的时空特征进行非线性变换,映射为RUL预测结果。通过在C-MAPSS数据集上的实验对CSTHNN进行了全面的分析和验证,表明了在RUL预测上提取空间特征的重要性以及该方法优秀的性能。 展开更多

关键词 剩余使用寿命 时空特征 卷积神经网络 混合神经网络

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基于证据和图推理的文档级关系抽取方法:以医学关系为例

4

作者 周雪阳 傅启明 +3 位作者 陈建平 陈延明 陆悠 王蕴哲 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期106-117,共12页

针对生物医学文献句式冗长、实体密集从而导致关系抽取复杂度高、难度大的问题,提出一种证据路径增强的图推理框架(EPE-GR)。首先建立一种引入结构化偏差的图注意力机制(B-GAT)增强图推理中信息聚合的指向性,结合提及级和实体级图建模... 针对生物医学文献句式冗长、实体密集从而导致关系抽取复杂度高、难度大的问题,提出一种证据路径增强的图推理框架(EPE-GR)。首先建立一种引入结构化偏差的图注意力机制(B-GAT)增强图推理中信息聚合的指向性,结合提及级和实体级图建模学习全局交互特征和局部依赖信息;其次使用启发式搜索聚焦证据句子,同时构建一种基于掩膜多头注意力(MMHA)机制的路径推理结构,强化非邻居证据句子之间的相关性并缓解细粒度证据编码带来的复杂度剧增的问题;最后协同全局、局部和路径推理预测实体之间的语义关系。与已有方法相比,EPE-GR在药物-突变相互作用(DMI)数据集和化学物质诱导疾病(CDR)数据集上都获得了最佳的性能,前者在二分类和多分类任务的设定下相比次优方法准确率分别提高了5.65和5.13百分点,后者F1值提高了2.85百分点,证明所提方法是一个有效的生物医学文档级关系抽取方法且具有较好的泛化能力。此外,通过进一步的实验表明所提出的关系依赖建模和证据路径推理机制能够有效提升模型推理句间关系的能力。 展开更多

关键词 关系抽取 图推理 路径推理 证据增强 图注意力机制 多头注意力机制

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基于仿真数据驱动和领域自适应的滚动轴承故障诊断方法 被引量：15

5

作者 董绍江 朱朋 +3 位作者 朱孙科 刘兰徽 邢镔 胡小林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期694-702,共9页

针对实际工业环境中较难获取大量的高质量滚动轴承故障数据,智能诊断模型泛化性能差的问题,提出了一种基于仿真数据驱动和领域自适应的故障诊断方法。首先,建立仿真数据驱动故障诊断所需的物理模型,并根据轴承的型号及相应工况模拟不同... 针对实际工业环境中较难获取大量的高质量滚动轴承故障数据,智能诊断模型泛化性能差的问题,提出了一种基于仿真数据驱动和领域自适应的故障诊断方法。首先,建立仿真数据驱动故障诊断所需的物理模型,并根据轴承的型号及相应工况模拟不同故障形式,获得丰富的仿真数据;其次,采用迁移学习的方法解决仿真与实际故障数据存在数据特征分布不一致的问题,通过残差通道注意力机制网络提取不同领域的迁移故障特征,采用考虑了源域与目标域数据特征的条件分布差异的条件最大均值差异度量准则进行网络训练过程中不同领域的自适应操作;最后,在人为损坏和加速寿命实验损坏的轴承数据集上进行了不同迁移模型的实验验证,结果表明所提方法能在目标域小样本监督情况下获得较高的识别精度。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 仿真数据 领域自适应

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大型风机迎风面覆冰增长规律及气动特性

6

作者 韩兴波 孙鹏 +2 位作者 王杰 陈孜铭 蒋兴良 《高电压技术》 北大核心 2025年第3期1169-1179,共11页

风力发电机叶片在复杂低温气象条件下极易覆冰,覆冰造成的风机停运或结构损坏等问题一直困扰着风电行业的发展。为此模拟了不同环境条件的风机表面的水滴撞击特性,分析了叶片积冰增长对其气动特性的影响规律,并结合野外风机覆冰观测实... 风力发电机叶片在复杂低温气象条件下极易覆冰,覆冰造成的风机停运或结构损坏等问题一直困扰着风电行业的发展。为此模拟了不同环境条件的风机表面的水滴撞击特性,分析了叶片积冰增长对其气动特性的影响规律,并结合野外风机覆冰观测实验进行对比验证。结果表明:水滴中值直径为20~40μm之间时,叶片水滴碰撞率变化较大,风速为8~10 m/s时,水滴碰撞率的增长率减小;翼型厚度减小会导致水滴的碰撞范围减小,驻点处的局部碰撞率却逐渐增大。洁净翼型和流线冰翼型的最大升阻比较为接近,流线冰翼型升阻比达到最大值后(临界攻角)随着攻角的增大而减小,而角状冰翼型升阻比达到最大值的临界攻角相对更小。相对于无冰状态,带冰后翼型的失速攻角减小;相对于洁净翼型,流线冰翼型在覆冰2.8 h后功率降低18.5%,角状冰翼型覆冰情况下输出功率降低达76.8%。该研究结果可为风机覆冰条件下的性能分析提供数据积累和技术参考。 展开更多

关键词 翼型覆冰 水滴碰撞率 冰形迭代 气动特性 功率特性

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城市轨道交通运营安全事故多圈层匹配创新研究 被引量：6

7

作者 许慧 张久鹏 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期183-189,共7页

为了实现城市轨道交通运营安全事故管理经验的有效重用,运用主题爬虫技术和Access数据库构建城市轨道交通运营安全事故案例库;细分事故文本数据,提取案例关键特征属性,形成相似案例匹配基础;针对案例推理技术在实践应用中存在的不足,创... 为了实现城市轨道交通运营安全事故管理经验的有效重用,运用主题爬虫技术和Access数据库构建城市轨道交通运营安全事故案例库;细分事故文本数据,提取案例关键特征属性,形成相似案例匹配基础;针对案例推理技术在实践应用中存在的不足,创新提出多圈层相似案例匹配策略,并用实例进行验证。研究结果表明:多圈层相似案例匹配策略在城市轨道交通运营安全事故检索应用中具有可行性和高效性。研究结果可对实现事故管理经验重用提供有效借鉴。 展开更多

关键词 城市轨道交通 运营安全事故 管理经验 多圈层匹配 案例推理

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云边协同下双数据源融合的轴承剩余寿命预测

8

作者 刘汝迪 唐向红 +2 位作者 陆见光 刘方杰 柳鹏飞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第11期89-94,共6页

针对当前滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测准确率不高且未考虑到预测实时性的问题,提出一种云边协同计算模式下(cloud-edge collaborative computing,CECC)双数据源融合(data sources fusion,DSF)的滚动轴承剩余使... 针对当前滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测准确率不高且未考虑到预测实时性的问题,提出一种云边协同计算模式下(cloud-edge collaborative computing,CECC)双数据源融合(data sources fusion,DSF)的滚动轴承剩余使用寿命实时预测方法。首先在离线阶段通过专家先验知识对训练集数据进行分析并进行网络预训练,然后通过边缘设备实时采集轴承水平与垂直两种数据源的振动信号并构建测试集,最后测试集数据实时上传到强大计算能力的云端进行融合预测。方法引入并行计算的Transformer模型在PHM2012数据集上进行试验,结果表明云边协同计算模式下轴承RUL预测的实时性得到显著提高,同时DSF预测方法与单一数据源预测方法相比MAE与RMSE两项指标分别降低了42.1%和40.9%。在XJTU-SY数据集上验证结果表明,DSF预测方法与其他文献中单一数据源预测方法相比MAE与RMSE分别降低了38.1%与38.8%;且云边协同预测方法相较于云计算预测,其时效性提升了80%左右,进一步证明了方法的可行性,并为其他领域寿命实时预测提供了解决方案。 展开更多

关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 云边协同计算 双数据源融合 实时预测

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改进YOLOv5s的桥梁表观病害检测方法 被引量：3

9

作者 董绍江 谭浩 +1 位作者 刘超 胡小林 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期91-100,共10页

针对已有目标检测方法在混凝土桥梁表观病害检测的应用中识别精度低且伴随较多误检和漏检的问题,提出了一种改进的YOLOv5s桥梁表观病害检测方法。针对目前桥梁表观病害特征成分较复杂的问题,为了更有效地利用不同尺度的缺陷特征,在主干... 针对已有目标检测方法在混凝土桥梁表观病害检测的应用中识别精度低且伴随较多误检和漏检的问题,提出了一种改进的YOLOv5s桥梁表观病害检测方法。针对目前桥梁表观病害特征成分较复杂的问题,为了更有效地利用不同尺度的缺陷特征,在主干网中添加修改后的空间金字塔池化模块,提高了整体网络对缺陷特征信息的获取能力,同时减少了运算工作量;针对由病害图像中不同缺陷特征交叉分布导致的误检率、漏检率高的问题,在YOLOv5s网络中加入轻量化注意力模块;针对桥梁缺陷尺寸差异大、分类困难和数据集小而导致的边界回归不匹配的问题,采用考虑了向量角度的损失函数。实验证明,改进后的YOLOv5s检测器在桥梁表观病害目标检测识别任务中能够有效提高精度、降低误检率和漏检率。 展开更多

关键词 病害检测 YOLOv5s 特征融合 平均精度

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空间滚动轴承MoS_(2)薄膜润滑分子动力学模拟

10

作者 董绍江 程伟伦 +1 位作者 汤宝平 胡小林 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期43-52,共10页

针对空间滚动轴承往复运动状态下二硫化钼薄膜润滑失效机理不明的难题,提出了采用分子动力学对薄膜润滑过程进行分析的方法。建立了单层二硫化钼薄膜摩擦原子模型,针对载荷和环境温度这2个空间滚动轴承的重要影响因素展开了二硫化钼薄... 针对空间滚动轴承往复运动状态下二硫化钼薄膜润滑失效机理不明的难题,提出了采用分子动力学对薄膜润滑过程进行分析的方法。建立了单层二硫化钼薄膜摩擦原子模型,针对载荷和环境温度这2个空间滚动轴承的重要影响因素展开了二硫化钼薄膜的往复摆动模拟,得到了摩擦过程中二硫化钼薄膜的摩擦力、粘附力和磨损情况。模拟结果表明:Fe-Ni-Cr合金探针在单层二硫化钼薄膜上的摩擦为黏滑运动,载荷在20~100 nN范围内探针的摩擦过程不会对薄膜造成磨损,但在往复运动过程中润滑性能有所提高;载荷从200 nN开始探针的摩擦过程会对薄膜造成磨损,往复运动过程中摩擦系数不断提高,润滑性能下降;400 nN为单层薄膜的载荷极限,在该载荷下探针会刺穿薄膜与基底接触此时薄膜迅速磨损失去润滑作用。环境温度在1 773.15 K以下对薄膜的润滑作用影响不明显,但达到该温度后薄膜边界处开始缓慢熔化,当环境温度达到二硫化钼熔点时薄膜的熔化速度加快并失去润滑作用。从这些发现得到如下结论:二硫化钼单层薄膜在接触载荷8 GPa以下拥有优异的耐磨性和润滑性;在薄膜未破损的条件下,反复摩擦过程提升了润滑性能;二维层状结构对单层二硫化钼薄膜润滑性能有重要的影响,高温和重载都会对薄膜层状结构造成破坏。 展开更多

关键词 二硫化钼 Fe-Ni-Cr合金 分子动力学仿真 微观摩擦 空间滚动轴承

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公路货运危险驾驶行为智能预测技术研究 被引量：3

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作者 柳鹏飞 陆见光 +2 位作者 徐磊 唐向红 刘方杰 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期56-62,共7页

基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接... 基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接着利用卷积神经网络(CNN)进行空间特征提取,再运用长短期记忆(LSTM)网络捕捉驾驶行为的时序信息,最后通过自注意力机制对危险驾驶行为进行预测。试验结果表明,该方法相对其他长时间序列预测方法在某省公路货运驾驶数据上表现优异,识别准确率达到85.05%,加权平均召回率达到83%,F1分数(F1-Score)达到84%。 展开更多

关键词 公路货运 数据驱动 自注意力机制 危险驾驶 行为预测

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基于事件驱动深度强化学习的建筑热舒适控制 被引量：1

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作者 李竹 傅启明 +3 位作者 丁正凯 刘璐 张颖 陈建平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期527-532,539,共7页

住宅暖通空调系统通常耗用大量能源,同时也极大地影响居住者的热舒适性。目前,强化学习广泛应用于优化暖通空调系统,然而这一方法需要投入大量时间和数据资源。为了解决该问题,提出了一个新的基于事件驱动的马尔可夫决策过程(event-driv... 住宅暖通空调系统通常耗用大量能源,同时也极大地影响居住者的热舒适性。目前,强化学习广泛应用于优化暖通空调系统,然而这一方法需要投入大量时间和数据资源。为了解决该问题,提出了一个新的基于事件驱动的马尔可夫决策过程(event-driven Markov decision process,ED-MDP)框架,并在此基础上,提出了基于事件驱动的深度确定性策略梯度(event-driven deep deterministic policy gradient,ED-DDPG)方法,通过事件触发优化控制,结合强化学习算法求解最优控制策略。实验结果显示,与基准方法相比,ED-DDPG在提升学习速度和减少决策频率方面表现出色,并在节能和维持热舒适方面取得了显著成果。经过实验验证,该方法在优化住宅暖通空调控制方面展现出强大的鲁棒性和适应性。 展开更多

关键词 强化学习 事件驱动 暖通空调 住宅建筑 热舒适

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云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测 被引量：2

13

作者 潘隆基 唐向红 +2 位作者 陆见光 刘方杰 刘汝迪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第5期116-121,125,共7页

为了解决滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测中的特征依赖关系、表征退化趋势和实时性问题,提出了一种云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测方法。首先,在离线阶段依据专家先验知识对轴承历史退化数据进行去噪... 为了解决滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测中的特征依赖关系、表征退化趋势和实时性问题,提出了一种云边协同下时空特征融合的轴承剩余寿命预测方法。首先,在离线阶段依据专家先验知识对轴承历史退化数据进行去噪处理;其次,对去噪信号进行时域与频域退化特征的提取,并对提取的退化特征进行分析与筛选;最后,采用皮尔逊相关系数对选取的退化特征进行相似相关性分析,并根据相似相关参数构建特征空间图作为图卷积网络(graph convolutional network, GCN)-Transformer模型输入以进行训练,并在云边协同实时预测阶段测试以减轻云端负担。在XJTU-SY数据集上的实验中,所提方法与其他文献预测方法相比在MAE与RMSE指标上分别降低了10.5%与11.3%,在平均响应时间(实时性指标)上降低到采用云计算策略的0.363。实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 时空特征融合 云边协同 图卷积网络

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基于知识图谱的轨道交通运营风险事件智能分析研究 被引量：4

14

作者 许慧 李树秀 邢镔 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第8期34-42,49,共10页

目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬... 目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬虫技术和知识图谱技术,从各城市的政府官网、专业网站以及百度新闻网页获取2000—2022年间的549起城市轨道交通运营风险事件资料,使用Neo4j图数据库构建城市轨道交通运营风险事件知识图谱,实现对风险事件数据的可视化展示与智能分析。通过对风险事件开展四类分类查询、三类统计分析及两类关联路径问答研究,对以往风险事件进行智能分析,为后续类似风险事件提供事前防范或者事后处置的管理经验。研究表明:在城市轨道交通领域应用知识图谱,可以保障风险事件信息持续存储功能及效率,优化风险事件统计途径及可视化效果,实现事件关联关系灵活化智能分析,可为城市轨道交通运营期间风险的前馈控制和反馈响应提供管理经验和参考建议。 展开更多

关键词 轨道交通 运营 风险管理 知识图谱 智能分析 风险事件

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云制造服务组合研究综述 被引量：17

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作者 姚娟 邢镔 +1 位作者 曾骏 文俊浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期245-255,共11页

随着工业化的飞速发展,制造业作为推动工业化的主力军必须加快发展步伐,因此,一种新的面向服务的制造模式——云制造被提出。云制造旨在在分布式制造资源和能力之间进行共享和协作并与需求构成一种按需的资源分配和使用方式,在选取最优... 随着工业化的飞速发展,制造业作为推动工业化的主力军必须加快发展步伐,因此,一种新的面向服务的制造模式——云制造被提出。云制造旨在在分布式制造资源和能力之间进行共享和协作并与需求构成一种按需的资源分配和使用方式,在选取最优性能服务的同时将这些服务组合成一个满足用户需求的复合服务需要不断进行探索。云制造服务组合是一种典型的NP-hard问题,是云制造最具有挑战性的课题之一。现阶段的云制造服务组合方法存在时间复杂度高、组合效果差、组合路径只能达到次优解等问题。如何利用微粒度的服务组合成复合服务以提升制造能力并满足用户需求已引起学术界和产业界研究人员的广泛关注,因此,对这种NP-hard问题的研究进行全面的综述是非常有必要的。文中首先对云制造服务组合中的组合流程和组合优化目标进行描述,然后从组合指标、优化算法和多目标与单目标优化问题等不同的角度对云制造服务组合中的重点和热点进行系统综述,最后对云制造服务组合的应用场景、实验数据和目前存在的不足进行概述和探讨。 展开更多

关键词 云制造 任务分解 服务组合 优化算法 服务质量

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基于CNN-BiLSTM的滚动轴承变工况故障诊断方法 被引量：16

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作者 董绍江 李洋 +4 位作者 梁天 赵兴新 胡小林 裴雪武 朱朋 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1009-1016,1040,共9页

针对变工况和噪声背景下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种将注意力机制、DropConnect和Dropout混合加入到卷积神经网络双向长短时记忆网络(convolutional neural network-bidirectional long short-term memory,简称CNN-BiLSTM)模... 针对变工况和噪声背景下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种将注意力机制、DropConnect和Dropout混合加入到卷积神经网络双向长短时记忆网络(convolutional neural network-bidirectional long short-term memory,简称CNN-BiLSTM)模型的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承不同工况下的各类故障状态的原始振动信号进行预处理,构建标签化的训练数据集和测试数据集;其次,把注意力机制引入到BiLSTM中提取更加重要的深层故障特征,同时将DropConnect和Dropout混合使用分别抑制CNN和BiLSTM网络在训练过程中的过拟合问题,从而得到改进的CNN-BiLSTM模型;然后,将处理后的标签化数据集输入改进的模型中训练;最后,利用Softmax分类器进行故障类别诊断。通过选取不同数据集验证,证明该方法均有较好的泛化性和抗噪能力。 展开更多

关键词 变工况故障诊断 卷积神经网络 双向长短时记忆网络 注意力机制 DropConnect和Dropout

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空间滚动轴承MoS_(2)薄膜三体接触摩擦分析 被引量：1

17

作者 董绍江 程伟伦 +2 位作者 胡小林 徐向阳 潘雪娇 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期343-350,368,共9页

目的针对太空尘导致的固体润滑轴承失效机理难以揭示的问题,提出采用分子动力模拟的方法,从原子尺度对空间滚动轴承二硫化钼(MoS_(2))润滑薄膜的摩擦特性进行研究。方法首先建立MoS_(2)薄膜的原子模型,在此基础上,根据实际场景,将MoS_(2... 目的针对太空尘导致的固体润滑轴承失效机理难以揭示的问题,提出采用分子动力模拟的方法,从原子尺度对空间滚动轴承二硫化钼(MoS_(2))润滑薄膜的摩擦特性进行研究。方法首先建立MoS_(2)薄膜的原子模型,在此基础上,根据实际场景,将MoS_(2)薄膜的摩擦接触条件分为两体和三体接触。其次,通过对比两体和三体接触的摩擦结果,探究三体接触条件下MoS_(2)薄膜的摩擦磨损机理。最后,通过改变基底结构,探究粗糙基底对MoS_(2)薄膜三体接触磨损的影响。结果三体接触对薄膜的磨损和摩擦系数均小于两体接触。在相同的滑移速度下,磨料的自旋速度越快,摩擦系数越低,但薄膜上出现的损伤越多。三体接触条件下,基底的粗糙表面不利于薄膜吸附,并且加快了薄膜的磨损。结论三体与两体接触的摩擦磨损机理不同。三体接触摩擦过程中,薄膜表面不会出现犁削现象进而造成薄膜的撕裂。原子尺度下,摩擦过程中磨料的自旋作用削弱了薄膜表面切向力的积累,从而有效减小了摩擦力,减少了薄膜磨损。在保持磨料滑移速度不变的情况下,磨料的自旋速度会对薄膜的摩擦和磨损产生影响。在三体接触摩擦过程中,粗糙基底上的微凸结构阻碍薄膜运动,增大了摩擦力,薄膜与基底接触面积的减少削弱了基底与薄膜的吸附性。 展开更多

关键词 二硫化钼 三体接触摩擦 两体接触摩擦 分子动力学仿真 磨损 摩擦

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基于HTMFDE以及ICNN的滚动轴承寿命状态识别方法 被引量：1

18

作者 董绍江 刘文龙 +2 位作者 方能炜 胡小林 余腾伟 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期723-734,共12页

针对滚动轴承退化性能难以评估、寿命状态难以识别的难题,提出一种结合层次时移多尺度波动散布熵(Hierarchical Time-shifted Multiscale Fluctuation Dispersion Entropy,HTMFDE)、JRD距离(Jensen-Renyi divergence,JRD)以及改进卷积... 针对滚动轴承退化性能难以评估、寿命状态难以识别的难题,提出一种结合层次时移多尺度波动散布熵(Hierarchical Time-shifted Multiscale Fluctuation Dispersion Entropy,HTMFDE)、JRD距离(Jensen-Renyi divergence,JRD)以及改进卷积神经网络(Improved convolution neural network,ICNN)的轴承寿命状态识别新方法。首先,在传统多尺度波动散布熵的基础上,将传统均值粗粒化过程替换为改进的时移粗粒化过程,以解决传统均值粗粒化导致信号幅值特征丢失的问题。同时引入层次分解理论,克服多尺度分析方法不能全面提取不同频段故障特征的不足,得到最终的HTMFDE。之后利用HTMFDE方法提取滚动轴承信号的多维状态特征量,并进行归一化形成一组概率分布,计算轴承正常信号与故障信号之间的JRD距离作为性能退化指标。其次,根据构建的JRD性能退化曲线,划分轴承寿命状态并制作数据集,通过标签化的样本训练具有双层多尺度特征提取层的卷积神经网络,建立滚动轴承寿命状态识别模型。为了加快模型的收敛速度,对每层卷积进行批量归一化操作,同时采用全局池化代替全连接层以提升模型的训练效率。最后,在2组不同的轴承数据集上进行实验。实验结果表明,根据HTMFDE构建的JRD性能退化曲线能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的ICNN模型在SNR=0~10 dB环境中平均识别正确率为98.5%,能够准确地识别轴承寿命状态,验证了所提方法的实用性以及有效性。 展开更多

关键词 寿命状态识别 滚动轴承 层次时移多尺度波动散布熵 JRD距离 改进卷积神经网络

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基于多信息融合和改进PSO-SVM的刀具磨损仿真预测 被引量：3

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作者 黄庆卿 黄豪 +1 位作者 张焱 胡小林 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第6期119-123,共5页

针对刀具磨损监测中单一传感器采集的信息有限以及SVM模型参数难以选择的问题,提出一种基于多信息融合和改进PSO-SVM的刀具磨损状态预测方法。采用小波变换的方法对采集到的多传感器信号进行去噪处理,提高数据的质量,针对传统粒子群算... 针对刀具磨损监测中单一传感器采集的信息有限以及SVM模型参数难以选择的问题,提出一种基于多信息融合和改进PSO-SVM的刀具磨损状态预测方法。采用小波变换的方法对采集到的多传感器信号进行去噪处理,提高数据的质量,针对传统粒子群算法在参数选择上的不足,提出一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数,通过仿真验证改进的PSO-SVM模型的有效性,并将其与基本的PSO-SVM、GA-SVM两种模型进行对比分析。结果表明,改进的PSO-SVM模型在预测刀具磨损状态方面的准确度明显提升,可以对刀具磨损状态进行有效识别。 展开更多

关键词 刀具磨损 多信息融合 改进粒子群算法 支持向量机

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基于改进深度残差网络的轴承故障诊断方法 被引量：32

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作者 田科位 董绍江 +4 位作者 姜保军 裴雪武 汤宝平 胡小林 赵兴新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期247-254,共8页

针对滚动轴承在噪声环境中干扰大、工况复杂多变时诊断困难的问题,提出了一种改进深度残差网络的轴承故障诊断方法。对滚动轴承振动信号预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;将基于注意力机制的挤压与激励网络(squeeze-and-excitati... 针对滚动轴承在噪声环境中干扰大、工况复杂多变时诊断困难的问题,提出了一种改进深度残差网络的轴承故障诊断方法。对滚动轴承振动信号预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;将基于注意力机制的挤压与激励网络(squeeze-and-excitation networks,SENet)结构引入到残差神经网络残差块之中建立特征提取通道之间的联系,得到改进深度残差网络模型;再将标签化的训练集数据样本输入改进的诊断模型中进行训练;将训练好的诊断模型应用于测试集,输出每种故障的识别结果。在训练过程中,为了抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理;同时引入了激活函数LReLU和Dropout技巧来提高模型的抗干扰能力。为了验证该模型的诊断性能,选用实验数据进行验证,结果表明该方法在载荷变化以及信号受到严重噪声污染时,依然拥有良好的故障诊断能力。 展开更多

关键词 滚动轴承 轴承故障诊断 深度残差网络 挤压与激励网络

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