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1.
针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。 相似文献
2.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
3.
4.
卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 相似文献
5.
为了得到试验测量不到的气体放电过程中电磁场作用下单个原初电子的动力学行为,建立了LIPS-200离子推力器放电室二维仿真模型,应用网格粒子法(PIC)和蒙特卡洛碰撞(MCC)模拟法对其进行了研究。模拟得到在额定工况下原初电子和中性原子之间的碰撞概率、原初电子损耗率、电磁场分布对其运动速度及运动轨迹的影响等。结果表明磁铁表面磁感强度最大,越靠近放电室内部磁感强度越小,对称轴区域无磁场分布,原初电子在电磁场作用下沿磁力线作加速螺旋运动;运动等离子体的自洽电势大小范围仅为0~2.0V,几乎不会影响等离子体运动;对应总原初电子个数为1.2×106时直接被阳极表面吸收的损耗率仅为0.02%。 相似文献
6.
控制力矩陀螺属于航天器姿态控制与机动惯性执行机构,磁悬浮控制力矩陀螺具有输出力矩大、微振动、低噪声、长寿命等特点,是敏捷机动卫星、空间站、天空实验室等理想的惯性执行机构之一.在阐述磁悬浮控制力矩陀螺工作原理、结构特点的基础上,介绍了磁悬浮控制力矩陀螺的电磁设计原理、结构分布及控制系统设计过程.基于大型磁悬浮控制力矩陀螺的主要技术指标,详细分析了大型单框架磁悬浮控制力矩陀螺的三个关键技术和解决途径.包括大承载力永磁偏置磁轴承的设计、制造和控制技术;低功耗高速永磁无刷直流电机的设计、控制技术;低速高精度Halbach型框架电机设计、制造、装配和控制技术.为磁悬浮控制力矩陀螺的进一步工程化应用提供了有效的技术途径. 相似文献
7.
本文采用不锈钢多孔质材料研制了一种新的空气静压轴承,并对不同平均孔径的多孔质空气静压轴承以及一种表面复合节流空气静压轴承的承载能力和刚度进行了实验测试和分析,结果表明,选用合适的不锈钢多孔质材料以及适当的加工方法可以制造高承载能力与高刚度的空气静压轴承。 相似文献
8.
9.
10.
对于采用层板发汗冷却的推力室,为了最大限度地减少冷却剂流量,理想情况是,应根据不同轴向位置的受热情况来分配冷却剂流量,以使各处的壁面温度都控制在材料的许用温度内.本文运用有限体积法,对层板发汗冷却推力室内的燃气流动和壁面内的传热进行了数值模拟,同时通过调节冷却剂吹风比,使各处的壁面温度都控制在材料的许用温度之内.为综合... 相似文献