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针对目前轴承故障诊断领域存在的海量数据问题及快速学习、实时监测的诊断要求,采用一种多层超限学习机方法对滚动轴承故障数据进行诊断测试。该方法直接学习轴承故障振动时域信号,与传统诊断方法相比,省去了复杂的信号处理过程,更加简便。将多层超限学习机方法的诊断结果分别与单层超限学习机、深度神经网络方法的诊断结果进行比较,多层超限学习机具有明显优势:(1)与单层超限学习机相比,多层超限学习机具有更好地学习和特征提取能力,其诊断准确率可达到98.29%;(2)与深度神经网络相比,多层超限学习机能够在保证较高诊断准确率的前提下,获得较快的训练速度,其训练速度较深度神经网络提高了41倍。结果表明,所采用的方法在滚动轴承故障诊断方面具有很好的效果和应用价值。 相似文献
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导弹拦截系统中既存在轨迹的连续变化过程,也存在策略的选择问题,单独采用微分对策和事件对策均无法有效描述该系统的混杂特性.将该过程看作一类混杂系统,提出一种导弹拦截过程(missile interception process, MIP)的混杂对策建模方法.基于混杂随机时延Petri网(hybrid stochastic timed Petri net, HSTPN)建立导弹拦截事件对策模型,结合导弹飞行过程的动力学模型建立拦截过程的微分对策模型;以“民兵Ⅲ”导弹作为进攻弹,对MIP的混杂过程进行实例仿真.结果证明,采用混杂对策建立的导弹拦截混杂描述方案,既可以较好地描述导弹轨迹的连续变化过程,也可以描述策略的选择问题. 相似文献
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