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1.
为了对滚动轴承发生的故障类型进行诊断,从而提升设备的安全性,提出了一种基于深度残差神经网络的智能故障诊断方法,并使用多传感器融合技术对深度残差神经网络进行了改进,使得诊断模型的识别精度和鲁棒性得到进一步提高.首先,通过多传感器技术来获取丰富的设备运行状态信息,然后利用时频分析方法短时傅里叶变换提取原始振动信号的初级特征信息,最后利用深度残差网络的强大学习能力,进一步提取初级特征信息中的高级特征信息,并识别设备的故障类型,从而实现滚动轴承的故障诊断.为了验证所提出方法的有效性,使用滚动轴承实验数据对方法进行了测试,同时与基于深度卷积神经网络和单传感器故障诊断模型进行对比,研究结果表明,提出的智能方法不仅能对故障进行准确识别,而且具有相当良好的泛化能力和抗噪能力,其故障精度达到了100%,在单传感器或多传感器受到强噪声干扰时,分别实现诊断精度至少为93.78%和82.54%. 相似文献
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4.
为了对核电厂主泵的运行过程进行监测和追踪,进而提高主泵的预警能力,提出了基于差分自回归移动平均(ARIMA)和长短期记忆(LSTM)神经网络组合模型的主泵状态预测方法,并用该方法对某核电厂主泵止推轴承温度和可控泄漏流量进行单步和多步预测,以根均方误差(RMSE)为指标对预测精度进行评估。结果表明,所建立的ARIMA和LSTM神经网络组合模型能够对主泵的状态进行准确的预测和追踪,并且组合模型的预测精度要优于ARIMA和LSTM单一模型,尤其在多步预测中,组合模型的优势更加明显。 相似文献
5.
DSmT的主冷却剂泵并发故障融合方法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对核电站主冷却剂泵故障特征微弱难以有效辨识及DST仅能解决在无高冲突辨识框架下的单一故障诊断等问题,提出一种基于DSmT决策级主冷却剂泵并发故障融合诊断模型.采用核主泵自由DSm模型和混合DSm模型对含有故障信息的多个独立证据源进行动态融合计算;分析核主泵DSmT故障特征信度赋值变化,确定主冷却剂泵故障(并发故障)诊断总决策. 结果表明, 将核仿真机采集TS、SS、VS和DS多源传感器数据直接对基本概率函数进行赋值,得出主冷却剂泵故障(并发故障)决策结果与实际工况相符,实例验证了所提方法的可行性、有效性及准确性. 相似文献
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本文结合某火箭发动机性能测试的标志呢,对该火箭发动机点火控制台系统进行了设计。在原理上,该系统借助测试系统电路的电阻和恒定电压,依靠设置的点火电流来确保某火箭点火的实现。在软件开发上,本系统主要应用Visual C++联合Measurement Studio的方式。最后对该点火控制台系统的可靠性进行应用分析。 相似文献
9.
本文重点讨论航天型号研制项目技术风险的概念与内涵,从技术风险识别方法、质量控制管理两方面,明晰梳理试验技术风险工作的管理理念,并结合技术归零案例,从过程概述、原因分析、风险警示等方面开展质量问题分析. 相似文献
10.
11月27日,博世力士乐重磅亮相上海bauma China 2012。现场展出的一系列先进解决方案几乎涵盖工程机械领域的所有应用,印证了博世力士乐伴随中国工程机械行业共同发展,以及帮助本土客户积极应对商业挑战的决心。博世力士乐以"4EE高能效理念"为本次参展主题,带来了以能源系统设计、高能效元件、能量再生、按需使用能源这四大技术支柱作为基石的多元化解决方案。本次展出的液压飞轮能量回收系统HFW、按需提供能量的工作系统EDIS等产品即是博世力士乐践行环保理念的有力 相似文献