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为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力-卷积神经网络-双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networksbidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断方法。首先将原始时域数据输入卷积神经网络(convolutional meural networks,CNN)进行初步特征提取并降维,然后将结果重组输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU),可以有效地解决BiGRU对于过长序列数据处理困难的问题。采用美国凯斯西储大学开源轴承数据集进行训练,确定了最佳卷积层数和最佳样本长度约减比例分别为2和1/8。同时,通过在CNN和BiGRU中分别加入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和序列注意力模块(sequence attention module,SAM),进一步加强了模型对于关键信息的提取能力。最后实测柴油机故障振动信号试验表明:MA-CNN-BiGRU模型可以实现端到端的故障诊断,与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-核模糊C-均值聚类算法(VMD-kernel fuzzy C-means clustering,VMD-KFCM)、VMD-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和一维CNN等方法进行对比,MA-CNN-BiGRU模型的故障诊断性能更优。 相似文献
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针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与核模糊C均值聚类算法(kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM)联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。 相似文献
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提出一种有限微带阵列电磁散射特性分析的有效方法。该法采用有限阵格林函数与矩量法相结合的方法,有效地解决了矩量法在大型阵列电磁特性分析中的计算效率问题;通过选取RWG基函数,使该法适用于任何单元形状的微带阵列。文中计算了矩形、十字形及圆形单元微带阵列的雷达截面,并与常规矩量法和参考文献的计算结果进行了比对,验证了该方法的有效性。 相似文献
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本文研究了AlF_3-PbF_2-P_2O_5、AlF_3-PbF_2-SiO_2系统氟氧化物玻璃的特性温度(T_8、T_c)与其组成的关系,并由此探讨了玻璃中各化学组分在其中所起的作用。 相似文献
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在综合考虑了UCAV态势威胁指数和空战能力指数的基础上,建立了威胁评估模型;采用层次分析法(AHP)对威胁权重进行了计算,提出了一种定性与定量相结合的多属性决策(MADM)方法,分别采用逼近于理想排序法(TOPSIS)和直接线性加权法进行了威胁评估和排序;最后给出了具体的仿真算例。计算结果表明,模型考虑的更加全面,算法层次清晰,计算快捷,可以实现高效的多UCAV空战威胁评估。 相似文献
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通过对电动轻便摩托车行驶过程中的车速、时间进行采集,以获得大量反映电动轻便摩托车实际道路行驶特征的数据,通过对数据进行分析筛选以确定合理的电动轻便摩托车续驶里程工况测试循环。在底盘测功机上进行了不同工况的续驶里程试验,表明GB/T 24157-2009标准中电动轻便摩托车续驶里程工况法测试循环与我国的道路情况及车辆实际运行情况并不相符。 相似文献