采用递归图编码技术与残差网络的滚动轴承故障诊断

针对传统故障诊断方法未充分挖掘故障信号的时间序列间关联性特征的问题,将递归图编码技术引入故障诊断领域,提出了递归图编码技术与残差网络的滚动轴承故障诊断模型。采用递归图编码方式将振动信号转换为增强信号特征的二维纹理图像;将这些特征图像输入残差网络中,结合残差网络对二维图像数据优秀的自适应特征提取能力,对滚动轴承进行故障诊断。使用凯斯西储大学轴承数据集和某局机务段采集的真实机车轴承数据进行试验验证,结果表明：所提模型对轴承故障诊断的识别准确率为99.99%和99.83%;在输入不同的数据长度和变工况的试验中,所提模型均保持了良好的故障诊断效果;对比其他常见的故障诊断方法,所提模型拥有更好的泛化性能和识别准确率。     

基于GLCM-SDAE的滚动轴承故障诊断方法

目的针对传统信号分析方法在滚动轴承故障特征提取和故障分类等方面的不足,结合堆栈去噪自编码(Stacked De-noising Auto-Encoders,SDAE)算法在提取特征和特征分类等方面的优势,提出一种基于灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)和SDAE的滚动轴承智能故障诊断方法.方法首先通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)将滚动轴承振动信号转化为灰度时频图,然后利用灰度共生矩阵提取灰度时频图中的故障特征参数,构建滚动轴承故障类别的特征向量空间,最后将其输入到构建的SDAE网络模型中,以实现滚动轴承的智能故障诊断.结果在轴承数据集上进行了故障特征提取和故障类型识别实验,结果表明笔者所提方法在训练集和测试集上平均分类精度均达到了95%以上.结论相较于从原始信号中提取特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)等方法,笔者所提出的方法能够提高故障识别率,可有效地对滚动轴承故障状态进行智能诊断.     

基于CWT-CNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承传统故障诊断方法训练收敛速度慢、识别准确率不高、抗噪性能差等问题,提出CWT-CNN的轴承故障诊断模型。通过对滚动轴承振动数据经连续小波变换生成的时频图进行三次垂直方向随机裁剪的方法扩充数据集,之后将其导入到搭建的加入了批量归一化和随机失活的卷积神经网络中进行模型训练,再由训练好的模型实现轴承故障分类。为了测试模型性能,使用凯斯西储大学轴承数据集进行检测,经过实验结果表明：基于提出的方法构建的数据集相比于常规方法,在搭建的卷积神经网络训练中收敛速度更快,训练出的模型性能也更加稳定,最终最高测试准确率为99.75%,常规方法构建的数据集准确率为99.67%,证明了构建数据集方法的可行性;在原始数据中加入信噪比为6dB高斯白噪声后,通过常规方法构建的数据集测试的最高准确率仍达到了98.67%,展现了基于CWT-CNN的轴承故障诊断模型较强的抗噪能力,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于VMD-TEO窗和DBiLSTM的早期轴承故障诊断

针对现代滚动轴承早期故障监测因数据量增大所带来的诊断困难问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与TEO窗特征提取的深层双向长短记忆神经网络(DBiLSTM)轴承故障诊断方法。首先,利用改进果蝇算法优化的VMD-TEO窗函数,提取轴承振动信号的瞬时能量特征,构造具有时序特性的特征矩阵;其次,利用训练集对DBiLSTM模型进行学习以确定模型参数;最后,用测试集对模型进行验证,输出轴承状态识别结果。试验采用凯西西楚大学轴承故障数据集,结果表明:该方法在处理数据量较大的滚动轴承故障诊断问题时,能有效地对多种故障类型,不同损伤等级的滚动轴承振动信号进行识别。     

XL601型滚动轴承故障诊断虚拟仪器设计

本文用目前应用最为成功、最为广泛的虚拟仪器开发软件LabVIEW,通过上位机和MCU51通信,接收振动加速度信号,对所接收到的振动加速度数据加以综合处理,开发出XL601型滚动轴承故障诊断虚拟仪器,该虚拟仪器集振动数据采集、显示、分析、保存、故障识别、报警、GSM短信和数据管理等功能于一体,较大程度的提高了诊断精度,满足了工作现场对滚动轴承高精度故障诊断的需求。     

基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.     

基于注意力机制BiLSTM的设备智能故障诊断方法

状态监测与故障诊断是保证机械设备安全稳定运行的必要手段.本文提出一种基于注意力机制双向LSTM网络(ABiLSTM)的深度学习框架用于机械设备智能故障诊断.首先,将传感器采集的设备原始数据进行预处理,并划分为训练样本集与测试样本集;其次,训练多个不同尺度的双向LSTM网络对原始时域信号进行特征提取,得到设备故障多尺度特征;再次,通过引入注意力机制,对不同双向LSTM网络提取特征的权重参数进行优化,筛选保留目标特征,滤除冗杂特征,以实现精准提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果.通过利用发动机气缸振动实验数据和凯斯西储大学滚动轴承实验数据进行故障诊断实验,故障识别准确率均达到99%以上.实验结果表明,ABiLSTM模型可以实现对原始时域信号的多尺度特征提取和故障诊断,通过与深度卷积网络(CNN)、深度去噪自编码器(DAE)和支持向量机(SVM)等方法进行对比,ABiLSTM模型的故障识别性能优于各类常见模型.另外,通过利用凯斯西储大学滚动轴承在不同工况条件下的数据,对ABiLSTM模型进行泛化性能实验,变工况样本的故障识别准确率仍然能够达到95%以上.     

基于旋转森林法的滚动轴承故障诊断

为了寻找一种高精度、可测试样本大的滚动轴承故障诊断方法,提出了基于旋转森林法的滚动轴承故障诊断方法。设计基于SSA(奇异谱分析)和AR(自回归)模型的特征提取算法以及基于RF(旋转森林)算法的故障模式识别算法,并采用美国西储大学滚动轴承实验台的振动数据进行实验验证。实验结果表明:(1)AR模型的NMSE(归一化后的平均绝对误差)达99.45%,说明通过线性自回归模型拟合原始信号拟合的效果很好,确保了结果的可信性;(2)在训练和测试样本总数为232个基础上,分析了训练样本数和基分类器数对分类精度的影响,得出采用3个基分类器、少量训练样本在不同转速条件下即可达到较高的精度,验证了旋转森林算法的有效性。经最终实验表明,在训练集720和测试集2 296条件下,可识别故障类型数达40个,平均测试精度达98.5%~100%,相对同类方法在精度上有所提高,并且测试样本大,可应用于城轨列车滚动轴承的故障诊断中,为车辆的日常检修提供参考。     

基于深度学习和经验模态分解的 双列圆锥滚动轴承故障诊断

双列圆锥滚动轴承在列车走行部应用广泛,由于该类轴承结构比较复杂,传统的故障诊断方法难以识别该类轴承的早期微弱故障.为此,提出基于深度学习的双列圆锥滚动轴承早期微弱故障诊断方法.首先,对轴承的振动信号进行经验模态分解,提取信号的瞬时能量构造特征向量;最后,利用深度学习方法对特征向量进行无监督学习,生成故障诊断分类器,完成故障的分类识别.实验中对某型号双列圆锥滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障进行信号分析与故障识别.结果表明,所提方法能有效识别双列圆锥滚动轴承的早期微弱故障,分类准确率达到98%.     

滚动轴承故障诊断系统研究

在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上，建立了AR模型，利用AR模型参数建立径向基函数神经网络，并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。最后应用Matlab语言强大的计算功能，建立了滚动轴承故障诊断系统。理论和试验证明了该系统的有效性，且具有较高的识别精度。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.