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基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:1
对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。 相似文献
22.
远程分布式在线机械设备状态监测与故障诊断正在步入快速发展时期,这类系统具有既可以保证监测实时性、又能实现信息共享的优点,同时还可在总体上节约监测诊断系统的成本。远程分布式在线监测与故障诊断系统中一个核心的技术问题就是:在高速采集数据时,数据的流量非常庞大,如何能真正做到对这些数据的实时处理与分析,并将数据和分析结果及时地传送到网络上的数据库以供诊断之用,这对于整个远程分布式在线监测与故障诊断系统具有重要的意义。介绍了一个解决该问题的方案,即基于VXI总线的高速数据采集系统。 相似文献
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随着信息技术和网络化向各个行业的延伸,实时监测已经成为机械设备监测的一种需要。而实时数据如何存取,采集后的这些历史数据如何为以后的故障诊断服务,在企业中如何来组织这些数据,是我们所要思考和解决的问题。所提出的基于网络的远程监测和故障诊断系统的数据库系统,正是基于上述的考虑,介绍了三个层次的数据库系统:企业监测站、企业监测中心和远程故障诊断中心。解决了实时数据的存取,历史数据的压缩,企业信息的管理等问题。整个库系统使用UML建模,对数据库系统进行了细致的分析和构造。 相似文献
24.
知识蒸馏作为一种模型压缩方法,将大网络(教师网络)学到的知识传递给小网络(学生网络),使小网络获得接近大网络的精度。知识蒸馏在图像分类任务上获得不错的效果,但在目标检测上的研究较少,且有待提高。当前目标检测中主要基于特征提取层进行知识蒸馏,该类方法存在两个问题,第一,没有对教师网络传递知识的重要程度进行度量,第二,仅对特征提取层进行蒸馏,教师网络的知识未充分传递给学生网络。针对第一个问题,通过引入信息图作为蒸馏的监督信号,强化了学生网络对教师网络重点知识的学习;针对第二个问题,对特征提取层和特征融合层的输出同时进行蒸馏,使学生网络更充分地学习教师网络传递的知识。实验结果表明,以YOLOv3为检测模型,在不改变学生网络结构的基础上,平均类别精度(mAP)提升9.3个百分点。 相似文献
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近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题:第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率(mAP)相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。 相似文献
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30.
快速谱峭度图(Fast Kurtogram)算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。 相似文献