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采用传统的信号处理方法难以从轴承振动信号中提取能全面准确反映轴承运行状态的故障特征,并且实际工程中采集的数据量难以满足深度学习方法的要求(需要较大数据量),针对这些问题,提出了一种基于时频图与双通道卷积神经网络(CNN)的轴承故障识别模型(方法)。首先,基于样本熵和峭度,构造了新的目标函数,利用灰狼优化算法(GWO)对变分模态分解(VMD)方法进行了参数优化,当目标函数达到最小值时,得到了其最优参数组合;然后,使用经过参数优化后的变分模态分解(VMD)方法对轴承信号进行了处理,将处理后得到的模态分量进行了平滑伪Wigner Ville分布(SPWVD)计算,累加其计算结果后,最终得到了轴承的时频图;其次,利用连续小波变换(CWT)直接对原始信号处理得到了时频图;最后,将采用两种方式得到的时频图分别作为双通道CNN的输入,对网络进行了训练,由CNN提取了其时频图特征,并对轴承故障进行了识别分类和诊断。实验结果表明:采用该方法在轴承故障实验中得到的准确率为99.69%,在10次实验中的平均准确率达到了99.61%,相比于单通道CNN和支持向量机(SVM)等方法,该方法有着更高的准确率和更出... 相似文献
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介绍形状记忆合金驱动六足步行机关节的控制系统 ,包括硬件系统和软件系统 .该控制系统结构简洁 ,控制精度达 0 .6° 相似文献
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钢丝绳在交通、运输、矿山、建筑以及旅游等许多领域都有着广泛的应用。它的损伤状况直接关系到人员的生命安全和生产的正常进行。因此,近年来国内外的有关部门和学者对钢丝绳损伤检测及其安全性评价给予高度重视,开展了卓有成效的研究工作。 相似文献
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提出了利用小波能量作为钢丝绳断丝损伤信号处理的1个特征量.根据Parseval能量积分等式从理论上推导了小波变换系数具有能量的量纲,将小波能量引入钢丝绳断丝信号处理中是可行的.通过对信号进行多层离散小波分解建立了小波能量求解的方程式,计算不同频带内钢丝绳断丝损伤信号的能量值,这些频带内的能量统计是在时域波形上进行的,体现了小波分析具有时频分析能力.最后针对不同的断丝损伤情况,分别求解各个频带内的小波能量值,修正了应用于钢丝绳断丝损伤信号处理的小波能量计算公式.试验结果表明小波能量表征断丝信号的1个特征量是有意义的. 相似文献
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