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101.
一维振动信号常常被用于齿轮箱的监测与故障诊断中,使得能及时地对齿轮箱维护以减少损失。因此,从一维振动信号中提取出关键故障特征决定了故障诊断模型的准确性与可靠性。典型的深度神经网络(deep neural network, DNN),如卷积神经网络已经在故障诊断中表现出良好的性能并得到了广泛的应用,但其监督式训练方式往往需要大量的标签数据而限制了其可应用性。因此,提出一种新的深度神经网络模型,一维残差卷积自编码器(1-dimension residual convolutional auto-encoder,1DRCAE),成功应用于振动信号的无监督学习及故障特征提取,显著提高了齿轮箱的故障诊断率。首先,提出了一维卷积层与自编码器的有效集成方法,形成了深度一维卷积自编码器;其次,引入残差学习机制训练一维卷积自编码器,实现对一维振动信号有效地特征提取;最后,基于编码器提取的特征,使用少量标签数据进行分类微调实现齿轮箱故障模式识别。通过齿轮箱试验台采集的传感器数据进行实验验证表明,这种无监督学习方法具有良好的去噪能力和故障特征提取能力,其特征提取效果好于典型的深度神经网络,如深度置信网络(Deepbeliefnetwork,DBN)和堆叠自编码网络(Stackedauto-encoders,SAE),同时故障诊断效果也优于一维卷积神经网络(1-dimension convolutional neural network, 1DCNN)。 相似文献
102.
干河坝金矿床是南秦岭南段勉略康构造混杂岩带内属受岩相和构造双重控制的构造蚀变岩型金矿床。该矿床的矿体集中产于古生界泥盆系金家河岩组金家河千枚岩与乔子沟火山岩的岩性—构造接触带附近,多呈似层状、透镜状。为进一步探讨该矿床成因,通过对矿床成矿地质特征、地球化学背景及硫同位素的系统研究,认为:①该矿床的赋矿层位就是其初始矿源层;②经区域变质变形和多期构造活动,初始矿源层中的成矿物质活化、迁移,在近EW向张性裂隙中充填、沉淀而富集成矿。 相似文献
103.
104.
105.
该文中的石炭系软质岩:泥岩,从它的工程定义上去定义,主要指"抗压强度"值30 MPa的泥岩,含有大量膨胀性粘土矿物的岩体,其主要特征为塑性变形较大、压缩性高,对软质岩再细分可划分为:较软岩、软岩、极软岩,常见的有泥岩,页岩等。 相似文献
106.
采用务川县国家一般气象观测站1980~2009年的气温、降雨、日照等观测资料,通过线性倾向估计、滑动平均和累积距平等方法,分析了近30年来务川县气候变化的主要特征。结果表明:近30年来,务川县年平均气温升高了0.54℃,春季气温上升贡献最大;年降水量趋势变化不明显,季节变化较复杂,仍需进一步研究;年日照时数及季节性变化特征呈现整体下降趋向,春、秋两季缓慢增多,夏、冬两季呈减少趋势,夏季较明显。 相似文献
107.
准噶尔盆地侏罗系煤层气地质资源量达2.26×1012 m3,其中2 000~3 000 m埋深的煤层分布最广,勘探程度最低。基于对野外剖面、煤矿、井下煤样分析化验测试以及大量钻遇煤层油气井资料的分析,对该深度领域的煤系气赋存规律、组合特征及勘探潜力进行研究。结果表明:该区煤层气具有多源混合的特征,构造作用造成煤岩裂隙发育,它源混合及构造裂隙是造成该区游离气大幅度上升的主要原因。结合出油气井点和源储关系,建立了单源双储、双源双储、三源双储3类4型煤系气组合模式及立体成藏模式,分析了白家海地区煤系气勘探潜力,预测甜点区天然气资源储量为5×1010 m3。 相似文献
108.
煤储层物性及特征是煤层气地质理论的重要内容,加强其研究对提高煤层气勘探开发成效至关重要。基于天荣矿地质、煤层气勘探及相关测试等资料,采用地质与煤层气地质理论对该矿二2煤储层物性及特征进行了研究。结果表明:天荣矿二2煤层物理性质良好,生烃物质丰富;煤层含煤性、稳定性、可采性好,煤层气含量和纯度高,可为煤层气开发提供良好对象和气源条件;煤变质程度高,煤中裂隙相对发育,但其渗透性整体较差,渗透率分异显著且普遍低下;煤储层能量较强且分异显著,煤储层压力状态为欠压—超压型,并以正常—超压煤储层压力状态为主,有利于煤层气高产富集。 相似文献
109.
煤炭开采过程中极易发生顶板事故。基于王坡煤矿的地质条件,利用钻孔、井下钻探、物探、生产揭露资料,分别对该矿煤层顶板沉积特征、煤层顶板岩石结构特征进行系统分析研究,通过实验室室内测试,获取了煤层顶板岩石抗压强度、泊松比、坚固性系数、黏聚力等物理力学性质指标,最终确定了影响煤层顶板稳定性相关因素;运用层次分析法确定影响因素的权重值,得出岩石力学性质是影响煤层顶板稳定性的主控因素。研究可为类似煤矿顶板稳定性因素分析提供借鉴。 相似文献
110.