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1.
轴承的健康状态与设备安全可靠运行息息相关,在现代制造系统中,轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测已成为研究热点.文中提出了通过数据增强来提取轴承衰退特征并利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行轴承RUL预测的方法.该方法首先将均方根、峰值和峰度作为时域特征,频谱分区求和(FSPS)特征作为频域特征,经过数据增强将18维时域和频域特征增加到108维,从而得到全面反应轴承退化过程的信息.通过搭建卷积神经网络(CNN),利用CNN处理高维特征的能力实现轴承RUL预测.最后,试验结果证明文中所提方法相对DNN模型、SVM模型具有更高的预测精度. 相似文献
2.
为保障构造复杂区大巷安全快速掘进,超前对断层及其破碎带进行注浆加固。通过室内实验研究了高能磁和高矿化度矿井水对黏土、水泥浆液性能的影响。依据钻孔探测结果采用分类注浆技术,对断层及其破碎带进行了实践加固。结果表明:通过高能磁和高矿化度矿井水对浆液改性,可以提高黏土浆液的抗渗性约1个数量级,缩短水泥浆液初凝时间43min,提高水泥试块抗压强度30.8%-31.1%。对断层破碎区以改性水泥浆液注浆加固为主,对断层相对完整区以改性黏土浆液注浆封堵为主,对断层-巷道交汇区以化学浆液注浆为主的分类注浆技术有效保障了大巷安全快速通过断层。研究成果为构造复杂矿区巷道过断层提供了借鉴。 相似文献
3.
4.
针对振动信号提取轴承故障特征及识别分类的研究方式,提出了一种结合EWT-多尺度模糊熵-VPMCD的方法.首先,运用经验小波变换提取振动信号的模态分量.其次,引入信息论中的模糊熵算法,并加以多尺度粗粒度划分得到多尺度模糊熵特征描述.然后,用VPMCD对特征向量进行自适应选择预测模型训练.最终通过实验表明:模态分量多尺度模糊熵能够有效描述故障特征;VPMCD在少训练样本情况下获得了最低90%的分类准确率,相较一些常用的分类方法有着更好的性能表现. 相似文献
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针对低阶煤表面亲水性强、可浮性差及浮选过程中捕收剂消耗量高等问题,国内外研究者研究了低阶煤的汕泡浮选。本文对低阶煤-油泡浮选试验、矿化理论及分选装置进行了归纳总结。低阶煤的油泡浮选试验表明,油泡表面的强疏水性可以提高低阶煤浮选回收率,降低捕收剂消耗量。诱导时间测试结果表明,低阶煤颗粒-油泡间的诱导时间要远短于低阶煤颗粒-气泡间的诱导时间。目前研究颗粒-气/油泡间水化膜薄化理论的模型主要有Stefan-Reynolds模型、Taylor方程、Stokes-Reynolds-Young-Laplace模型以及Stokes-Reynolds模型。油泡的制备方法主要有高温气化法和常温零调浆法。 相似文献