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电机的运行情况复杂,实际运行工况下会有大量的噪声,导致其轴承故障诊断精度下降。为了改善这一问题,提出了一种基于多头自注意力机制的一维全卷积自编码网络(One-dimensional Fully Convolutional Autoencoding Network Basedon Multi-head Self-attention,MHSACAE)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合的轴承故障诊断方法。该方法先采用MHSACAE网络进行降噪,再通过CNN进行故障诊断。其中MHSACAE去噪网络采用无监督训练的方式,充分考虑了实际工况和序列数据内在联系,在实现对噪声的滤除效果的同时,最大限度地保留下了原始的故障信息,使得CNN可以实现在噪声情况下对电机轴承故障的高精度诊断。通过与其他轴承故障诊断方法在噪声情况下进行对比,证明提出的方法具有更好的效果。 相似文献
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语音情感识别是人工智能的重要研究领域之一,特征参数提取的准确性直接影响识别的效果。分析了发音持续时间、平均振幅、基音频率,第一共振峰和Mel频率倒谱参数,并基于模糊熵理论提取了各参数的权重。再利用模糊熵进行有效的度量融合.最后通过改进后综合判决对情感语句做出识别判定。研究发现融合后的参数增强了情感识别的效果。 相似文献
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在无线Mesh网中布设基于SIP的应用,是在缺少通信基础设施的地区实现多媒体应急通信的有效方式,但是易失效的无线链路会降低通信的可靠度。研究了如何在无线Mesh网中向SIP服务器高效地转发SIP呼叫请求消息。提出了一点对多点中任意一点的可靠度度量模型,用于描述实时、有限尝试次数的呼叫连接通信的可靠性;基于呼叫成功率、呼叫连接速度这两个优化目标提出了一种路集选择方法,并展开了对这种方法的通信可靠度上下界的分析和比较;最后通过仿真实验验证了此路集选择方法的有效性和优越性。 相似文献
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