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机械设备的运行可靠度反映的是机械设备在预期服役环境中正常工作的能力,传统的机械设备运行可靠度评估方法通常是建立在大量历史样本信息的基础上,然而针对没有历史样本信息的机械设备,传统方法难以对机械设备的实际运行状态进行准确评估,也很难对其未来的性能退化趋势进行有效预测。为此,提出通过构建归一化EEMD信息熵与组合核函数相关向量机对机械设备的运行状态进行评估和预测。首先采集机械设备运行过程中的振动信号,采用经验模式分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对振动信号进行分解,获得多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,并分别计算其相对能量和归一化EEMD信息熵,构造表征机械设备运行状态的特征指标。随后,构建组合核相关向量机对机械设备的运行状态指标量样本进行学习,并采用粒子群算法对组合核相关向量机中的权值参数和核函数参数进行优化,建立反映机械设备运行状态的可靠度预测模型。最后,将所构造的运行状态特征指标输入给相关向量机进行可靠度的性能退化预测。滚动轴承运行状态评估及预测的结果表明,所提出的机械设备运行状态评价方法能够充分提取反映滚动轴承运行状态的特征信息,运行可靠度预测方法也充分考虑了滚动轴承性能退化状态的历史规律性,相对于单一核函数相关向量机智能预测模型,组合核相关向量机提高了滚动轴承运行状态的预测精度和鲁棒性,为机械设备的运行状态评估和性能退化趋势预测的工程应用提供了一种新的方法。  相似文献   
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为更好地判断金属材料的锈蚀程度,针对低照度金属锈蚀图像存在的亮度不高和细节信息不明显的问题,提出了基于小波变换和Retinex原理的图像特征增强算法。首先,将原始锈蚀图像的色彩空间转换HSI空间,保持饱和度分量和色调分量不变,对亮度分量I进行小波分解;其次,对分解后的高频分量和低频分量进行自适应增强,重构后的图像经Retinex原理进行多尺度增强改善图像亮度。实验结果表明,对锈蚀低照度图像的增强效果明显,能较好地改善图像的整体亮度,对细节信息的保留和增强效果明显。  相似文献   
3.
水工机械装备(如闸门、拦污栅等)长期服役于水域环境,不可避免地会在其结构表面产生锈蚀。对于重要的关键受力结构件,如果不能准确检测其锈蚀的严重程度,导致其维修加固不及时,则会直接威胁受损结构周围人员的生命安全。目前,对水工机械装备锈蚀特征识别主要以人工目视检测为主,容易产生视觉疲劳,主观性较强,锈蚀程度的检测准确率不高。为此,本文提出了以VGG-16网络为基础、融合注意力机制和双线性池化的锈蚀等级评估方法。首先,利用RGB和HSV两种颜色空间中不同分量包含锈蚀图像特征不同的特点,将不同颜色空间作为不同支路网络的输入,使其能够充分利用不同颜色空间的图像特征;其次,在两个支路网络中嵌入注意力机制,通过注意力机制的可训练权重对锈蚀图像的特征进行重标定,调整权重,聚焦于最相关的特征进行学习;再次,采用双线性池化融合不同支路提取的特征,使网络聚焦于最相关的细粒度图像特征,提高网络模型对锈蚀图像细微差异特征的利用;最后,通过设置盐雾锈蚀实验,在获取的锈蚀图像数据集上对本文方法进行消融和对比分析。实验结果表明,相较于原模型及其他主流算法,改进后模型的分类准确率达到了95.30%,精确率、召回率、F1系数等评价指标均有大幅提升,本文方法针对不规则锈蚀图像特征能够取得更好的评估效果,可以转化应用于工程实际。  相似文献   
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