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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
83.
在统一的PDM数据管理平台、一致的制造工艺数据表示方式下,企业在制造工艺过程定义中存在制造工艺过程定义的协同等问题,而建立准确的数据模型是保证各子系统间信息顺畅传递的关键所在,本文就辅助工序设计方案及流程设计做了详细介绍。 相似文献
84.
针对机载数字计算机的串行交换模块及一次性指令模块在修理过程中出现的故障及修理模式进行分析,以实际工作为基础,讨论了传统修理模式与现代修理模式中采用的主要技术和工艺方法的区别,以及现代修理模式中软件测试方法的优势。 相似文献
85.
随着航空运输市场自由化,建立国际航空联盟、形成全球性的航线网络结构已成为民航运输业发展的一大趋势。国际航空联盟是航空公司进入国外航空运输市场、实现全球化发展战略的有效途径。目前国航和上航加入了星空联盟,南航和东航则选择了天合联盟。航空公司联盟的 相似文献
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87.
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为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。 相似文献
89.