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针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题,提出了基于卷积深度置信网络(convolutional deep belief network,简称CDBN)与改进核极限学习机 (improved Kernel?based extreme learning machine,简称IKELM)的滚动轴承故障智能识别方法。首先,由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取;其次,利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维,去除冗余特征信息;然后,采用改进的核极限学习机对特征进行分类,使用粒子群(particle swarm optimization, 简称PSO)对模型重要参数进行优化,实现滚动轴承变工况下的故障识别;最后,将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明,该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障,诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。 相似文献
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4.
以某铁路弃土场为背景,利用有限元软件Abaqus与岩土工程软件Geo-slope对弃土堆稳定性进行了计算分析。结果表明:利用强度折减法和极限平衡法计算所得安全系数均大于1.35,边坡处于稳定状态,两种计算方法所得结果基本一致。 相似文献
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针对大型铁路、公路建设过程中对基础结构承载力的严格要求,为了探讨采用自平衡试桩法对承载大吨位、超长的灌注桩进行单桩竖向承载力检测的可行性,以G228国道浙江三门园里至宁海一市段跨海大桥工程为依托,计算了海上淤泥区超长桩竖向极限承载力。以旗门港特大桥、海游港特大桥的四个测试桩为典型案例,运用自平衡检测结果且结合相关规范,根据实测值绘制出上下桩段的Q-s曲线、s-lgt曲线和s-lgQ曲线,分析其上下桩段的极限承载力变化,并且根据等效转换原理作出桩顶加载Q-s曲线图,确定桩顶在极限荷载下的位移。结果表明:采用自平衡法进行检测并建立加载曲线分析,成功解决了海上淤泥区斜拉桥超长桩极限承载力研究问题。进行研究的四个主墩测试桩在等效桩顶加载下,极限承载力均未超过设计容许承载力,最大位移分别为16.45 mm、16.14 mm、10.08 mm和8.18 mm,满足施工要求。自平衡法技术在G228国道三门园里至宁海一市段跨海大桥施工中的成功运用可供同类工程施工参考。 相似文献
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冯殿阁 《中国石油和化工标准与质量》2018,(3):97-98
大修打捞作业对于开发到中后期的油井来说是比较常规的工作,但大修打捞本身难度较大,成功率较常规作业低,油井报废的风险大。涠洲11-1-A7井是2016年打捞作业中比较典型的案例,虽然本次打捞以失败告终,但是从打捞作业本身分析作业失败的原因来看,整个作业过程中,扭矩分析的失误对作业的影响非常严重,因此有必要对本次作业的扭矩分析做详细的对比分析,从中总结出一定的规律,以利对以后的打捞作业提供借鉴。 相似文献