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针对磨矿复杂工况下球磨机负荷状态准确诊断的难题,提出一种基于深度宽卷积残差收缩网络(Deep Wide Residual Shrinkage Networks, DWRSNs)的球磨机负荷状态诊断方法.首先采用宽卷积神经网络提取振动信号短时特征,建立三层深度残差收缩网络,利用软阈值函数进行非线性变换,再基于注意力机制模块自主学习阈值提取面向负荷状态的高级特征,通过全连接层、softmax层实现球磨机负荷状态的准确分类与判别.实测结果证明,本文提出的DWRSNs方法的拟合度、收敛速度及学习能力均优于现有DCNNs、ResNets和DRSNs诊断方法,且提取的振动信号特征具有高代表性,经TSNE可视化后簇内紧密度高、簇间分界明显.本文方法诊断测试集的准确率超过99%,交叉熵损失为0.077 2,相较于现有负荷状态诊断方法具有更高的准确率且诊断耗时更短,可实现球磨机负荷状态的准确判别,为选冶磨矿过程优化控制、提高磨矿效率提供有效、可靠的判据. 相似文献
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湿地生态系统碳氮磷(C、N、P)生态化学计量比已成为当前探索群落生态动态过程的热点.然而,人类活动对沼泽湿地生态化学计量比的影响规律及其影响机制尚未明确.以神农架大九湖沼泽湿地为研究对象,探索植被—土壤碳氮磷生态化学计量比及其对人类活动的响应规律,以期为该区域湿地保护恢复提供决策支撑.研究表明:随着人类活动的影响,与泥... 相似文献
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采用阳极氧化法在纯钛基体表面制备一层TiO2纳米管(TiO2 nanotubes,TNs),随后采用电化学沉积法在ZnCl2溶液中于TNs上制备了Zn涂层。采用扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)、能量色散X射线光谱仪(energy dispersive X-ray spectrometer,EDS)和X射线衍射仪(X-ray diffraction,XRD)对涂层的表面和截面形貌、元素含量和相组成进行表征。结果表明:TNs长度为1.5 μm,Zn涂层厚度为2 μm;在沉积的过程中,Zn涂层首先沿着TNs的管壁生长,逐渐覆盖TNs,然后形成球状晶体,最后形成白色颗粒堆叠在TNs上;电解液浓度的增加提高了涂层生长速度,沉积时间的延长使晶体有充足的时间长大;涂层中Zn是以单质形式存在,白色颗粒也主要为Zn单质。 相似文献
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