高职院校实验室建设与管理探讨

高职院校实验室建设是其建设发展的重要环节，文中对实验室建设中有关建设规划、建设实施以及管理等问题进行了一些探讨，提出了一些建设性思想。     

浅谈高职院校电子商务实验室建设

当前,电子商务正在改变着我们的生活和工作,各高职院校加大电子商务课程建设,本文提出当前电子商务教学存在的主要问题,结合使用中的德意电子商务实验室,探讨其功能和特点及使用模拟实验室对电子商务教学起到的辅助作用。     

高职院校信息安全实验室建设探讨

本文从高职院校的实际情况出发,结合实际,讨论信息安全实验室的建设方案和实施方法。     

浅谈高职院校实验室建设的方法和途径

通过研究分析高职教育实验室建设的现状,从学生和高职教育的实际出发,探讨加强实验室建设的方法和途径,从而实现实验教学与课堂教学互为支撑、相互促进。     

高职院校实验室建设的现状分析

高职院校实验室建设，对于培养合格的应用型人才起着重要作用。针对实验室建设过程观念陈旧、重视不够、资源浪费、队伍不稳等一些情况提出了具体的解决途径。     

谈高职院校实验室建设与管理

高职院校实验室建设与管理,直接影响到实验教学、科研和学生的技能培养。随着高职院校的改革与发展,适应社会高新技术不断发展的需求,做好实验室的建设与管理,使其科学化、制度化、规范化是值得认真探讨的问题。     

综述高职院校计算机实验室建设与管理

随着计算机技术的不断发展,计算机已是各个学科的重要组成部分。文章阐述了高职院校计算机实验室存在的问题,分析了高职院校计算机实验室建设与管理水平,以提高工作效率,更好的为教学服务,使计算机实验室的工作上一新台阶。     

浅议高职院校实验室的建设与管理

高职院校要以培养学生动手能力为核心,切实提高思想认识、稳定实验队伍、加大经费投入、改善实验条件、改革实验室管理体制。怎样构建高水平、高起点的实验室建设平台和管理模式,成为各高职院校关注的焦点。实验室建设与管理水平直接关系到培养人才的质量问题,是学校教学水平、科研技术和管理水平的一个重要标志。     

浅谈高职院校实验室管理方法

实验室是高校进行教学和科学研究的重要基地,它的建设与管理,对提升人才培养质量、促进学科与科技水平发展具有重要意义,也会直接影响到实验教学、科研和学生的培养.加强实验室管理工作,为实验教学提供良好的教学环境,是办好学校的基本条件之一.结合甘肃畜牧工程职业技术学院实际情况,总结这几年的实验室工作经验,提出高职院校实验室管理工作中的几点管理方法.     

高职院校嵌入式实验室的建设

指出了嵌入式实验在嵌入式课程中的重要性,阐述了嵌入式实验室建设的硬件建设和软件建设两个方面,并对嵌入式技术教学实验室的定位进行了分析。     

S变换在滚动轴承故障诊断上的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,应用时频分析技术是一种较好的选择．研究了S变换,该方法是将短时傅里叶变换同小波变换结合起来发展的一种新算法．对多种时频分析方法进行了比较,得出S变换优于其他方法的一些特点,提出基于S变换的滚动轴承信号瞬态特征检测方法．结果表明,S变换能够以较高时频分辨率表示轴承振动中的非平稳特征,能反映出信号时频谱真实的物理意义,并且计算速度快．诊断结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断．     

滚动轴承防锈方法研究

分析了影响滚动轴承锈蚀的因素及几种常见的锈蚀现象 ,探讨了在生产加工和保管使用过程中防止滚动轴承锈蚀的方法。     

关于矿用卷扬机水平导向轮轴承形式的探索

通过对矿用卷扬机水平导向轮和立轴的受力分析、及对轴承当量动载荷和静力强度的计算和校核,为水平导 向轮使用滚动轴承提供了理论依据.     

滚动轴承异音识别的两次均方根叠加法

针对BANT－1型异声测量仪的不足之处，引入了两次均方根叠加法，不仅对BANT－1测量仪现有的识别参数指标进行了改进，而且将各分立的时域参数指标组合成一个统一的识别体系，从各角度全面地描述与识别轴承异音。     

EMD共振解调在滚动轴承故障诊断中的应用

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-piricalMode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用H ilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结果表明:该方法能诊断真实情况的滚动轴承疲劳失效故障.     

差分进化网络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析传统的误差反向传播(BP)算法、莱文伯格马夸特(LM)算法等经典人工神经网络训练方法的基础上,提出了差分进化训练算法。在选取差分进化策略时,取消了变异个体选取限制,从而加快了算法收敛速度。采用不同故障部位和程度的滚动轴承故障实验数据构成样本集合,并分别运用最速下降法、LM算法和差分进化算法对相同结构的人工神经网络进行训练,对比分析其故障分类性能。实验结果表明,差分进化算法能较好地识别滚动轴承故障,准确度较高,总体上与LM算法相当,且其在多次实验中故障识别率的最大值与最小值差别较小,具有较好的稳定性,同时该算法避免了LM算法存在的"过学习"问题。     

轴向受载的高速滚动轴承动态特性分析

根据Hertz接触理论和刚性套圈理论,建立了轴向受载时高速滚动轴承的力学模型,得到了组成该模型的动态特性方程组。针对传统Newton-Raphson迭代方法对所建立的动态特性方程组求解过程中对初值敏感、不易收敛和振荡的问题,提出了基于遗传算法的求解方法,并将所得结果与传统Newton-Raphson方法结果进行了对比。结果表明,遗传算法可以有效求解高速滚动轴承的动态特性方程组,避免了传统方法的缺点,提高了编程效率。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.     

声发射信号处理技术及其在滚动轴承检测中的应用现状

声发射技术在滚动轴承的检测中得到了广泛应用,声发射信号处理是检测中的关键技术问题,常用的声发射信号处理技术有参数分析、波形分析、小波分析、模式识别等等。综述了21世纪以来声发射信号处理技术在滚动轴承检测中应用现状,国内外学者在将各种声发射信号处理技术应用于滚动轴承检测方面做了大量研究且取得了一定程度上的研究成果。需要进一步研究的内容是规范各种工况下声发射信号处理方法并设计标准的声发射信号处理平台。     

基于深度特征提取神经网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为旋转机械的重要组成部分,其运行安全性受到大量关注,但传统的基于信号处理的时频分析故障诊断方法较为依赖专家知识从而难以广泛应用。结合应用较广的卷积神经网络和长短时记忆网络模型的优点-自动提取振动信号的深层特征信息以及可识别所提取的长时连续的振动信号时序特征信息,提出一种深度特征提取神经网络模型,将原始的振动信号作为模型输入,进而通过多层卷积与长短时记忆网络对振动信号进行故障特征信息提取,可以有效提取滚动轴承振动信号中的深层时序故障特征信息,进而准确辨识滚动轴承不同的故障模式,并且避免了复杂的信号预处理与人工进行信号特征提取的过程。通过凯斯西储大学滚动轴承故障实验的10类健康状态数据验证了所提方法的有效性,并对实验结果进行分析,解释了在迭代过程中出现精度波动的可能原因。