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针对齿轮、轴承故障,提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上,将原始故障振动信号作为输入,通过构造首层小波核卷积层,针对性提取冲击故障特征,提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层,强化首层小波核卷积层提取的特征,将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果,从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析,证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%,并具有良好的泛化能力。 相似文献
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胡爱军%吴俊涛%王德生%范琳%杨士勇 《宇航材料工艺》2006,36(2):23-26
通过原位聚合法,将纳米粒子Al2O3引入聚酰亚胺基体中,制备了具有不同Al2O3含量的Al2O3/PI杂化薄膜。研究结果表明:当Al2O3的质量分数小于10%时,杂化薄膜的拉伸强度和电击穿强度与纯薄膜相当;当Al2O3的质量分数为10%时,杂化薄膜的电老化寿命是纯薄膜的3.4倍,失重5%的温度比纯薄膜提高了42%;随着Al2O3质量分数的增加,杂化薄膜的线膨胀系数呈下降趋势。 相似文献
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