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现有轴承故障诊断技术存在以下问题:①传统诊断方法需要人工提取特征,耗时长,诊断结果不稳定;②卷积神经网络诊断方法需要大量的计算资源和较长的训练时间,与故障诊断的实时响应要求存在矛盾。针对以上问题,提出一种云/边缘协同的实时轴承故障诊断方案。经过实验验证,该方案在拥有少量样本情况下与不进行云/边缘协同相比可大幅提高诊断准确率,并节约大量的训练时间。通过改进的轴承故障诊断算法达到了较高的故障诊断准确性,并通过模型的迁移学习与边缘端协同,增强了故障诊断算法对个性化应用的适应性和故障诊断的实时性。 相似文献
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月球表面没有大气层的保护,岩石矿物长期在太空风化的作用下,逐渐演化为月壤。太空风化过程是月壤产生、成熟的过程,由于物质形态结构的改变,导致月表光谱特征产生变化。因而,作为风化产物的月壤的光谱特性,包含了月表的太空风化信息。月壤成熟度,是描述太空风化程度的重要指标,利用高光谱遥感数据进行亚微观铁(SMFe)的反演进而获取月壤成熟度,是目前研究月表太空风化的主要手段。原位探测数据,由于没有受到其他因素的干扰,获得的反演结果相对更加准确、可靠。我国嫦娥四号(CE-4)玉兔二号巡视器搭载了能直接获取月表原位高光谱数据(450~2395 nm)的科学载荷红外成像光谱仪,为研究月表的太空风化提供了很好的机会。选取了CE-4卫星着陆器登陆点附近的两处光谱数据,采用Hapke模型和光谱角匹配法对CE-4卫星登陆点附近月壤的SMFe进行了反演。根据Morris模型和FeO含量进一步反演CE-4卫星登陆点附近月壤的成熟度。结果表明,该处月壤成熟度为11.5,较大概率为不成熟月壤。 相似文献
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