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在故障诊断领域,通常采用信号处理技术提取特征,然后将特征输入到故障分类器中进行故障识别。对于提取特征部分,采用信号处理技术可以使故障诊断取得较好的效果,但是仍然存在不足之处:一是人为提取的特征很大程度上依靠专业的诊断知识;二是绝大多数方法都需要使用标签数据来进行故障特征分类,其中标签数据必须通过大量的实验才可以得到。提出一种基于深度编码网络的轴承故障新型智能诊断方法,可以克服上述故障诊断中存在的缺陷。为了验证该方法的有效性,利用具有不同健康状况的大量滚动轴承测量振动信号数据进行测试,实验结果表明效果良好。 相似文献
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针对不同轴承数据特征选择困难和单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低的问题,提出一种基于分类与回归树的Xgboost(e Xtreme Gradient Boosting)轴承故障诊断算法。Xgboost是包含多个分类器的集成学习方法。通过Xgboost的提升思想来提高滚动轴承故障诊断的精度。首先,从滚动轴承的振动信号中提取时域特征参数;然后利用Xgboost算法对滚动轴承故障进行诊断。将SQI-MFS实验平台的轴承振动数据,与传统分类器(支持向量机、邻近算法和人工神经网络)以及单个分类回归树的诊断结果相比,结果表明Xgboost在轴承故障诊断率上优于上述几种算法,且计算时间比传统提升决策树算法短。 相似文献
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完备的安全方法论通过对IT基础设施进行安全分析并构建安全基线管理体系,从而对电信系统IT基础设施的安全进行有效地监控和防护,以保证电信网业务的安全发展。 相似文献
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针对网络安全领域中的协议规范挖掘问题,通过对近十年相关文献的研究,将此问题进行了规范的形式化定义,根据协议规范的作用域将其分为两个层面:报文内部的格式、语义规范挖掘与报文之间的协议行为规范挖掘。针对每个层面研究中涉及到的方法与技术,给出了概要的分析介绍、评价及应用场景。针对目前研究的不足与应用需求,对整个协议规范挖掘的研究趋势进行了展望。 相似文献
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热障涂层作为燃气轮机高温部件的关键材料,其服役过程中的脱落与失效机理一直是研究的热点问题。本文主要研究了应变幅和相角度对含热障涂层的镍基高温合金热机械疲劳性能的影响。研究结果表明,在相同相角度下,热机械疲劳寿命随应变幅的增大而降低。固定应变幅,同相位下样品的热机械疲劳寿命要高于反相位样品。所有样品中,裂纹萌生于热生长氧化物层,在粘结层与陶瓷层界面扩展形成分层裂纹,分层裂纹与陶瓷层内贯穿裂纹连接起来导致大面积的陶瓷层剥落,从而导致TBC层失效。另外,本文分析了热障涂层中的应力分布,初步建立了含热障涂层的镍基高温合金热机械疲劳寿命模型,发现含热障涂层的镍基高温合金热机械疲劳寿命与涂层中的最大应力呈指数关系。 相似文献
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针对动态系统的辨识问题,设计一种采用现场可编程门阵列(FPGA)实现输出反馈递归模糊神经网络进行非线性动态系统辨识的方法。输出反馈递归模糊神经网络能够实现非线性动态系统的高精度快速辨识,但神经网络复杂的并行结构需要较长的运算时间,限制了它在实时控制和在线系统辨识中的应用。由于FPGA具有并行运算能力,使它在神经网络实现上具有本质的优势。因此,利用NI公司的高性能FPGA板卡以及LabVIEW图形化编程定义FPGA芯片上的逻辑功能,实现具有动态反向传播算法的输出反馈递归模糊神经网络以及舵机位置伺服系统的在线辨识。实验结果表明:基于FPGA的神经网络实现系统辨识周期在毫秒范围内,为非线性实时系统辨识的应用提供了一条新途径。 相似文献
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