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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
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城区高低层混合居民楼区域作为无线网络覆盖难点,传统宏站无法进行有效的覆盖。本文通过采用“微覆盖、微对打”的建设方式有效解决“高低层混合居民楼”无线网络信号的深度覆盖问题。 相似文献
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防渗墙作为土石坝的重要隐蔽工程,其施工质量直接影响防渗墙的功效,关乎大坝运行安全。结合工程案例,采用有限元法分析了防渗墙不同施工缺陷对大坝渗流稳定的影响,如防渗墙存在初始裂缝、材料渗透系数不足和墙体悬挂深度不够等。分析结果表明:当防渗墙潜在裂缝位于坝体土层或强风化层时,结构可能发生局部渗透破坏或整体坝坡失稳;当防渗墙渗透系数与坝体土层的防渗系数相近时,大坝抗滑安全系数小于允许值,坝体浸润线偏高将影响结构整体稳定;当防渗墙悬挂深度仅到强风化层时,坝底渗流路径缩短,渗流量增大导致大坝抗滑安全系数偏小,不满足结构整体稳定要求。因此,在实际工程中,应严控施工工艺,防止防渗墙出现质量缺陷,从而保障大坝安全运行。 相似文献
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综述了近十年来我国在钒页岩提钒领域的重要研究成果,包括选矿预富集、焙烧、浸出、净化富集及
沉钒等方面的研究现状和最新进展。重点探讨了典型难处理云母型钒页岩焙烧、浸出、净化富集和沉钒技术的研
究工作及最新研究成果,同时介绍了一些新兴强化钒高效提取的方法在钒页岩提钒领域的应用及机理。空白焙烧
工艺适用于钒赋存形式简单且多赋存于氧化物中的钒页岩,而对于钒赋存形式复杂的钒页岩,钒的转价率较低;添
加剂焙烧工艺能够有效破坏含钒矿物晶体结构,强化低价态钒的释放和氧化。直接酸浸工艺能有效浸取以吸附形
式存在的钒页岩中钒,而对于钒以类质同象形式赋存于云母类矿物中的页岩适用性较差;助浸剂及新兴外场浸出
工艺能进一步强化含钒矿物晶格破坏,显著提高钒的浸出率;新型净化富集技术能实现钒与杂质离子的高效分离
富集,提高分离过程的适用性和环保性;新型无铵沉钒工艺可从源头消除传统铵盐沉钒工艺过程的氨氮及大气污
染等环境问题,并获得高附加值钒产品。后续应基于钒页岩工艺矿物学研究,进一步开发高效、低能耗的提钒技
术;同时,探讨提钒技术基础理论,阐明提钒工艺过程控制因素,优化提钒工艺参数,降低生产成本,为我国钒页岩
提钒行业绿色可持续发展提供理论及技术支撑。 相似文献