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In actual engineering scenarios, limited fault data leads to insufficient model training and over-fitting, which negatively affects the diagnostic performance of intelligent diagnostic models. To solve the problem, this paper proposes a variational information constrained generative adversarial network (VICGAN) for effective machine fault diagnosis. Firstly, by incorporating the encoder into the discriminator to map the deep features, an improved generative adversarial network with stronger data synthesis capability is established. Secondly, to promote the stable training of the model and guarantee better convergence, a variational information constraint technique is utilized, which constrains the input signals and deep features of the discriminator using the information bottleneck method. In addition, a representation matching module is added to impose restrictions on the generator, avoiding the mode collapse problem and boosting the sample diversity. Two rolling bearing datasets are utilized to verify the effectiveness and stability of the presented network, which demonstrates that the presented network has an admirable ability in processing fault diagnosis with few samples, and performs better than state-of-the-art approaches. 相似文献
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深井超深井钻井堵漏材料高温老化性能评价 总被引:18,自引:8,他引:10
深井超深井钻进裂缝性油气层极易发生频繁的钻井液漏失,造成严重储层损害和重大经济损失。储层段钻进过程中经常发生重复性漏失,意味着仅用酸溶率、粒度分布等常规堵漏材料评价指标已不能满足钻井液漏失控制工程需要。笔者以塔里木盆地克深气田钻井常用的核桃壳、毫米级碳酸钙为研究对象,开展了堵漏材料高温老化评价实验。实验评价结果表明,在180℃的柴油中老化24 h后,核桃壳的颜色由黄色变成黑色,质量损失率为25.16 % ,摩擦系数下降28.24 % ,抗压强度下降21.21 % ;毫米级碳酸钙的颜色由白色变成淡黄色,质量损失率为2.47 % ,摩擦系数下降1.33 % ,抗压强度基本不变;由高温老化后的核桃壳和毫米级碳酸钙所形成的封堵层,其承压能力下降了48.84 % 。分析指出,堵漏材料高温老化失效是深井超深井裂缝封堵层结构破坏并在储层段发生重复性漏失的一个重要因素。 相似文献
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It is meaningful to efficiently identify the health status of bearing and automatically learn the effective features from the original vibration signals. In this paper, a multi-step progressive method based on energy entropy (EE) theory and hybrid ensemble auto-encoder (HEAE), systematically blending the statistical analysis approach with the deep learning technology, is proposed for rolling element bearing (REB) fault diagnosis. Firstly, a preliminary detection about the REB health status is performed by the statistical analysis technique integrated with the EE theory. Secondly, if fault exists in REB, a new HEAE is constructed based on denoising auto-encoder and contractive auto-encoder to strengthen the feature learning ability and automatically extract the deep state features from the raw data. Subsequently, a modified t-distributed stochastic neighbor embedding (M-tSNE) algorithm is developed to achieve the features reduction to further improve the diagnosis efficiency. Finally, the low-dimensional representations after features reduction are as the inputs of softmax classifier to recognize the fault conditions. The proposed method is applied to the fault diagnosis of REB. The results confirm the effectiveness and superiority of the proposed method, and it is more suitable for the actual engineering applications compared with other existing methods. 相似文献
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为研究不同的滑移情况对圆柱形凹坑织构滑动轴承摩擦力的影响,建立含有圆柱形凹坑织构的滑动轴承在不同界面滑移状态下的摩擦力计算模型,探究影响织构化滑动轴承摩擦力的参数,并借助ANSYS分析不同滑移情况下界面滑移对圆柱形凹坑织构滑动轴承摩擦力的影响规律。结果表明:织构化滑动轴承的摩擦力主要是由轴颈线速度、油膜滑移比、轴承的进出油口压力、织构处油膜压力、织构深度、油膜厚度和承载力决定;不同滑移情况下织构模型的摩擦力均小于无织构模型;且在上下表面均滑移时,圆柱形凹坑织构在出口位置时表现出最优的承载和减摩效果;适当地增加圆柱形凹坑织构的深度可以改善模型的摩擦性能,但是过深的凹坑织构并不能发挥出其性能。 相似文献
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