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23.
针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
24.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
25.
曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素,获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究,建立了模型试验平台,进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试,分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值,并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关,还受到力学加载状态影响;与不分级相比,分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8.47% 降低至 3.63%,且各级荷载必须给予足够停滞时间,以保持预应力传递;分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低,而加载时长却较久,不适宜作为常规加载方式,宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。 相似文献
26.
5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。 相似文献
27.
针对光谱反射率研究中因训练样本数据量大造成的冗杂等问题,提出了一种基于RGB信息进行聚类的样本分类方法。首先对颜色进行聚类并确定聚类个数,后对每一类光谱反射率使用BP神经网络分别进行重建。对于实验结果,使用ΔE00、均方根误差(RMSE)以及适应度系数等标准进行评价,同时与主成分分析算法进行对比。从实验分析可得出,在聚类数目为7时光谱反射率重建效果最好,这时的平均CIE2000的色差为0.836,平均RMSE为0.0149,平均适应度系数为99.82%,并且,在最后对重建色差较大的色块进行了优化处理。实验证明,颜色聚类方法可以很好的应用于光谱反射率重建。 相似文献
28.
在梳理公益包装概念发展的基础上,以公益包装的商业实践为案例,分析目前食品包装参与公益的优势、现状和问题,进而提出基于网络公益传播的食品包装设计思路,指出食品公益包装要遵循公益性、简便性、交互性和传播性等设计原则,通过整合新媒体、新材料、新技术和新场景,推动公益包装设计持续创新,促进公益包装更好地服务于企业公益传播,以实现商业利益和社会效益的共赢。 相似文献
29.
总结一次野外重大活动饮食卫生保障的针对性做法和经验,为以后遂行多样化任务提供参考。从食谱审查、从业人员卫生管理及培训、采购保管、加工制作、餐饮具消毒以及留样备检等环节严格把关,强化常态食品卫生监督;科学分析餐饮环节容易导致疫情传播的风险点,从人、物、环境和预案4个方面开展督导;针对野外食品加工及人员大规模长时间野外就餐,指导餐饮单元选址开设、做好环境卫生管理、保障加工用水及食材安全、保障运输前送环节的食品安全及人员就餐过程卫生、指导智能化餐厨设备使用。提高餐饮单位负责人及从业人员的食品安全意识;提高保障人员的卫生法律素质和专业技术能力,关注新的风险点。加强保障人员自身管理及从业人员的卫生管理,树立良好形象。 相似文献