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针对噪声环境和时变转速工况下行星齿轮故障识别率低的问题,提出一种基于堆叠消噪自动编码器(SDAE)和门控循环单元神经网络(GRUNN)的行星齿轮故障识别方法。构建基于SDAE和GRUNN的混合模型,处理前后关联的时序数据,自动地从含噪样本中提取鲁棒故障特征;将行星齿轮故障诊断的训练样本看作该混合模型的输入数据,采用Adam优化算法和dropout技术训练该混合模型,实现多参数的优化,防止过拟合现象的发生;根据训练后的混合模型,利用softmax分类器识别待诊样本中行星齿轮的状态。通过行星齿轮的故障识别实验验证该方法的有效性,实验结果表明该方法具有较强的抗噪能力和时变转速适应能力。 相似文献
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针对双屏蔽电机端部结构件复杂,端部漏抗难以计算的问题。采用三维有限元数值解法对双屏蔽电机端部漏抗进行计算,利用端部漏抗计算结果采用二维场路耦合有限元法对双屏蔽电机性能进行计算,并将计算结果与实测值进行对比。在此基础上,分析了解析法在计算端部漏抗时产生误差的原因以及解析法的计算误差对电机性能计算的影响。计算结果表明:利用数值法计算端部漏抗得到的电机性能与实测值更接近,与数值法相比,由解析法计算误差引起的起动电流倍数和起动转矩倍数相对误差可分别达到11.75%和20.48%。计算结果为双屏蔽电机设计及计算提供了更准确的参考依据。 相似文献
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