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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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提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络(ARCN)的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。 相似文献
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针对某型飞机蓄压器使用过程中无压力情况进行排查,通过理论分析和失效分析,列出蓄压器胶囊开裂故障树,确定故障原因并提出改进措施. 相似文献
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针对共享工作空间的双机器人系统,提出一种双机器人碰撞检测方法和机器人简化的几何模型.首先将机器人的关节和连杆分别用球体和胶囊体(由一圆柱体与两个在两端的半球体组成的复合几何体)两种几何基元表示,机器人之间的碰撞检测转化为几何基元之间的干涉检查,即转换为几何基元间的距离计算;针对胶囊体之间的距离计算,提出一种空间线段间的距离计算方法.将碰撞检测算法应用于KUKA双机器人实例中,并在UG平台进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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