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311.
针对样本数量不足以及工况条件复杂导致故障识别精度低下的问题,提出一种基于马尔科夫转移场与多维监督卷积神经网络(Markov transition field and multidimensional supervised module convolutional neural networks, MTF-MSMCNN)的小样本滚动轴承故障诊断方法。采用MTF编码方式将一维滚动轴承信号转化为二维特征图像,使其保留时间相关性;提出多维监督模块(Multidimensional supervision module, MSM),在空间维度和通道维度监测重要故障特征并自适应赋予权重,提升模型捕捉关键特征的能力;将MSM嵌入到卷积神经网络中,构建出MSMCNN模型;通过试验构建复杂工况条件,将MTF图像输入到所提模型进行故障诊断,并运用两种数据集验证模型有效性。试验结果表明,MTF-MSMCNN在每类故障训练集样本仅有10个且在0 dB噪声污染下故障诊断精度依然可达90%左右,对比其他诊断模型,本文所提方法在小样本、变工况以及噪声干扰条件下具有更高的识别准确率、更强的泛化能力以及抗噪性能。 相似文献
312.
针对电磁发射中高速运动的电枢与导轨间多物理场耦合计算及时间状态量连续传递问题,采用时间步进耦合算法构建多物理场耦合仿真框架,基于瞬态电磁分析、热传导与有限元方法开发出适用于轨道电磁发射的电磁、热、力多物理场瞬态耦合数值计算程序。并以典型轨道电磁炮为例,建立电磁、热、力三维有限元数值模型,采用单脉冲大电流为激励加载源,动态仿真分析轨道电磁发射中电枢与导轨电流密度、磁感应强度、焦耳热、电磁力等时间状态量的分布。计算结果直观反映出速度趋肤效应等物理现象,同时可方便获取电磁发射中多物理场随空间域和时间域变化的瞬态数据,为电磁发射装置的设计、优化及评估提供仿真计算支撑。 相似文献
313.
314.
为增强低照度图像和抑制噪声,提出了一种通过学习收缩场(SF)改进Retinex分解的图像增强方法。首先,构造新的目标函数,在正则项中引入2组不同的高阶滤波器分别约束未知的反射图和照明图。高阶滤波器可以学习到多种激活模式,有利于在恢复反射图的同时抑制噪声污染。然后,在优化目标函数时通过求解收缩场更新隐变量,参数化的压缩函数可以自适应地调整相应滤波器在反射图和照明图上的响应。最后,在每个级联内更新照明图之前,嵌入一个辅助的收缩场,以抑制噪声和不良伪影的传播,从而更精确地估计照明图。实验结果表明,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)均高于当前最新的低照度图像增强方法。 相似文献
315.
316.
317.
对由1个修理工和n个部件组成的冷贮备可修系统的可靠性进行了研究,当系统中没有故障部件时,修理工可以进行多重休假,休假时间是一个随机变量;在修理工休假期间,如果系统中在线工作的部件出现了故障,则其中一个冷贮备部件立即代替故障部件成为在线工作部件,故障部件必须等待修理工从休假返回才能得到修理。假定部件的工作时间、部件故障后的修理时间以及修理工的休假时间均为位相型(PH)分布。通过运用Kronecker算子和马尔可夫过程理论,分别推导出系统在瞬态和稳态情况下的几个可靠性指标:可靠度、可用度、故障频度以及修理工忙的概率。通过数值算例对所得结论进行了验证。 相似文献
318.
针对壁面摩擦力测量问题,建立了一种基于剪切敏感液晶(SSLC)涂层技术的平板表面摩擦力矢量场全局测量方法。该方法利用SSLC涂层在摩擦力作用下的颜色变化特性(不同方向显示不同颜色)并结合其颜色变化与摩擦力大小之间的校准关系解算摩擦力矢量的方向和大小,能够测量整个待测区域的摩擦力矢量分布。应用所述方法测量了平板表面凸起物绕流的摩擦力矢量场。试验结果表明,该方法不仅能够高分辨率测量出平板表面凸起物绕流的摩擦力矢量场,而且能够研究凸起物的尾迹区随着流动速度增加的发展过程。 相似文献