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1.
2.
为了解决当前人工智能预测方法在滚动轴承状态趋势预测中预测精度较差、计算效率较低的问题,提出基于强化学习单元匹配循环神经网络(RLUMRNN)的滚动轴承状态趋势预测新方法。先采用滑动平均奇异谱熵作为滚动轴承状态退化特征,再将该特征作为RLUMRNN的输入完成滚动轴承状态趋势预测。在RLUMRNN中,利用最小二乘线性回归法构造单调趋势识别器,将轴承整体的状态退化趋势分为上升、下降、平稳3种单调趋势单元,并通过强化学习为每一种单调趋势单元选择一个隐层数和隐层节点数与其相适应的循环神经网络,从而改善了RLUMRNN的非线性逼近能力和泛化性能;用3种单调趋势单元和不同隐层数、隐层节点数分别表示Q值表的状态和动作,并构造关于循环神经网络输出误差的新型奖励函数,以明确强化学习的目标,从而减小循环神经网络的输出误差,避免在Q值表更新过程中使Agent(即决策函数)盲目搜索,提高了RLUMRNN的收敛速度。通过双列滚子轴承状态趋势预测实例验证了该方法具有较高的预测精度和计算效率。 相似文献
3.
4.
通过对固溶+时效(T6)态挤压变形Al-4Cu-1Nd-x Sc(x=0、0.1、0.2)合金进行室温低周疲劳试验,研究了稀土元素Sc的添加对T6态Al-4Cu-1Nd-x Sc合金低周疲劳性能的影响。结果表明,低周疲劳加载条件下,不同Sc含量的T6态Al-4Cu-1Nd-x Sc合金均表现为循环硬化以及循环稳定;在相同应变幅下,当Sc的添加量为0.1%时,可以明显提高合金的疲劳寿命,当Sc的添加量为0.2%时,合金的疲劳寿命反而会降低;Sc的添加可以提高合金的疲劳强度系数σ'f、疲劳延性系数ε'f和疲劳延性指数c的值,但疲劳强度指数b的值有所降低。 相似文献
6.
为了降低九里山矿综采工作面煤尘质量浓度和瓦斯涌出量,根据九里山矿煤层特性,结合16051工作面的现场实际情况,在充分利用瓦斯抽采钻孔的基础上,探索出回风巷长孔低压渗透注水工艺,结合工作面短孔中压注水工艺,建立中、低压综合注水模式,并进行了分区域对比试验,考察了各区域的煤层含水率、煤尘质量浓度和瓦斯浓度。现场应用效果表明:中、低压综合注水效果较好,煤层含水率提高了2.94倍,煤尘质量浓度降低了80%以上,工作面瓦斯均匀释放,回风巷瓦斯浓度下降了30%以上,达到了较好的注水效果。 相似文献
7.
以二乙烯三胺和三乙烯四胺为桥联基,β-(3,5-二叔丁基-4-羟基苯基)丙酰氯为抗氧化功能基团,通过酰胺化缩合反应合成了两类具有不同对位桥联基团的受阻酚类抗氧剂。采用傅里叶红外光谱和核磁共振氢谱证实了合成的多乙烯多胺桥联受阻酚类抗氧剂的化学结构。DPPH法研究了多乙烯多胺桥联受阻酚类抗氧剂清除自由基的性能,并探索了酚羟基个数和对位桥联基结构对受阻酚类抗氧剂清除自由基性能的影响。结果表明,多乙烯多胺桥联受阻酚类抗氧剂具有良好的清除DPPH·能力,且随着抗氧剂分子中酚羟基个数的增加,清除DPPH·的活性增加,分子中含有4个酚羟基的三乙烯四胺受阻酚类抗氧剂的抗氧化效率(AE)达到2.65×10-2 L/(mol·s)。对位桥联基结构对受阻酚类抗氧剂清除DPPH·能力有较大影响,季戊四醇为桥联基的受阻酚类抗氧剂1010清除DPPH·能力最强,其抗氧化效率(AE)为3.08×10-2L/(mol·s);乙二胺为核的1.0代树枝状受阻酚类抗氧剂清除DPPH·能力最弱,其抗氧化效率(AE)为2.60×10-2 L/(mol·s)。 相似文献
8.
针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。 相似文献
9.
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