仿真数据驱动的改进无监督域适应轴承故障诊断

现有无监督的轴承跨域故障诊断研究往往采用充足的试验台数据构建源域,且难以兼顾领域间的边缘分布和条件分布对齐,此外在域适配过程中全体源域样本被赋予相同的重要性。针对以上挑战,提出了一种仿真数据驱动的改进无监督域适应轴承故障诊断新方法。采用仿真所得的故障信息丰富,标签数据充足的轴承故障数据构建源域,降低对试验台资源的依赖。设计了一种嵌入联合最大均值差异的改进损失函数,在无监督场景下实现了不同域间边缘分布和条件分布的同时对齐。开发了一种源域样本权值分配机制,通过领域预测误差衡量源域样本与目标域样本的相似性从而自适应地分配其权值以抑制负迁移。使用两组试验台数据作为目标域对所提方法进行验证,结果表明：所提方法能够充分适配仿真域和实验域的深层特征分布,提高无监督跨域场景下的故障诊断精度。     

时变转速下基于双阈值注意力生成对抗网络和小样本的转子-轴承系统故障诊断

可用故障数据的匮乏给时变转速下转子-轴承系统的端到端故障诊断带来严重挑战,生成对抗网络为解决小样本故障诊断问题提供新思路,但其仍存在梯度消失、全局关联特征学习能力较弱和训练效率较低等缺点。因此,提出一种双阈值注意力生成对抗网络,用于生成高质量的红外热成像图片,以解决时变转速下转子-轴承系统的小样本故障诊断难题。首先,结合Wasserstein距离和梯度惩罚设计新型对抗损失函数,避免训练过程中的梯度消失。其次,构建注意力嵌入的生成对抗网络以指导学习红外热成像图片的全局热力关联特征。最后,开发双阈值训练机制进一步提高生成样本质量和训练效率。将所提方法用于分析转子-轴承系统的实测红外热成像图片,结果表明,所提方法能辅助准确诊断时变转速及小样本下的不同故障模式,性能优于目前常用的生成对抗网络方法。     

宁夏地区回弹法检测泵送混凝土抗压强度测强曲线研究

针对宁夏地区常用泵送混凝土原材料及生产成型工艺,经过试验研究及分析,制定了符合宁夏地区泵送混凝土回弹测强曲线,通过与国家行业标准的比对及实际工程验证,证明制定的宁夏地区泵送混凝土测强曲线精度优于国家行业规程《回弹法检测混凝土抗压强度技术规程(JGJ/T23- 2011)的泵送混凝土测强曲线.     

时变转速下基于改进图注意力网络的轴承半监督故障诊断

新近的基于图神经网络(GNN)的轴承半监督故障诊断研究仍存在标签信息挖掘不充分和诊断场景较理想等问题。工程实际中,轴承经常运行于启停等时变转速工况,且故障标签样本的获取成本越发昂贵。针对以上挑战,该文提出时变转速下基于改进图注意力网络(GAT)的轴承半监督故障诊断新方法。基于K最近邻(KNN)算法和平滑假设(SA)设计伪标签传播策略,将标签信息沿边传播给分布相似的邻域样本,从而充分利用有限样本的标签信息。将每个振动频谱样本视为一个节点,构建基于节点级图注意力网络的半监督学习模型,通过注意力机制进一步挖掘代表性的轴承故障特征。将所提方法用于分析两组时变转速下轴承故障实验数据,结果表明所提方法能够在不超过2%的低标签率情况下,准确诊断轴承的不同故障模式,性能优于其他常用的图神经网络半监督学习方法。     

增强Ramanujan模态分解方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对现有的滚动轴承故障诊断方法（例如：小波变换和集合经验模态分解）的周期识别能力并不稳定等问题，我们提出了具有良好的周期分量提取能力的自适应周期模态分解(Adaptive periodic mode decomposition, APMD)方法。然而该方法所采用的最大似然估计方法在强噪声背景下估计周期时常出现错误，这导致APMD在强背景噪声下的周期提取性能并不稳定。为此，我们定义了自适应频率加权能量算子(Adaptive frequency weighted energy operator，AFWEO)，并将其用于增强周期脉冲。然后，提出了一种新的周期估计策略以提高周期估计的准确性，并在此基础上提出了增强Ramanujan模态分解(Enhanced Ramanujan mode decomposition, ERMD)方法。滚动轴承仿真和实验信号分析结果表明，新的周期估计策略在强背景噪声下依然有效，同时也说明了ERMD具有优良的周期成分识别和提取能力，是一种有效的滚动轴承故障诊断方法。     

高职高专院校BIM 技术人才培养模式的研究

BIM技术已经在建设项目全寿命周期的各个阶段被广泛推广应用,市场对BIM人才也呈现出井喷式的需求格局。不同的高等院校、科研机构、技术咨询公司甚至是软件公司都在探索培养不同规格和层次的BIM技术人才。而对于高职高专院校来说,如何找准定位、确定合理的BIM技术人才培养模式就显得尤为重要。通过调查、分析和研究总结,在明确市场对应用型BIM技术人才需求规格的基础上,提出符合高职高专院校的BIM技术人才培养模式,也为其他应用型本科院校BIM技术人才培养提供参考。     

基于LinuX的嵌入式系统设计与实现

讨论了Linux在嵌入系统与桌面应用方面的区别，包括在缩小Linux的系统需求方面的一些技术。并在其上设计与实现了一个基于Linux的嵌入式操作系统及其上层GUI环境。     

基于提升深度迁移自动编码器的轴承智能故障诊断

实际工程中,含标注信息的轴承监测数据严重缺乏,这将导致其智能故障诊断模型难以有效构建。提出了一种基于提升深度迁移自动编码器的新方法用于不同机械设备间的轴承故障智能诊断。首先,采用可缩放指数型线性单元作为标准自动编码器的激活函数,提升原始振动数据的映射质量。然后,非负约束用于修正代价函数,进一步减少重构误差。其次,构建提升深度自动编码器并用充足可用的源域数据进行预训练,得到的参数作为目标模型的初始化参数。最后,目标域中仅有的一个训练样本用于目标模型的微调以适应剩余的测试样本。将所提方法用于分析不同轴承的试验振动数据,结果表明,所提方法能基于原始振动数据有效实现不同种机械设备间的迁移诊断。     

基于弹性核凸包张量机的机械设备热成像故障诊断方法#br#

针对机械设备热成像故障诊断中图像样本向量化维数灾难和结构信息破坏的问题,提出了基于弹性核凸包张量机的机械设备热成像故障诊断方法。首先定义样本特征张量空间的弹性核凸包,然后求解弹性核凸包间的最优超平面来构建弹性核凸包张量机模型,最后以机械设备不同故障状态下的热成像图像为输入,实现机械设备的故障诊断。实验结果表明：该方法可以准确、稳定地对机械设备进行故障诊断。     

基于深度学习的飞行器智能故障诊断方法

高温度、快转速、重载荷、大扰动和强冲击的复杂运行工况使得飞行器关键机械部件不可避免地发生故障。飞行器的关键机械部件故障特征往往具有微弱性、非线性、耦合性、不确定性以及因果关系复杂等特点。以"先进信号处理技术+特征提取及选择"为框架的传统智能方法难以有效承担飞行器故障检测任务,深度学习作为智能故障诊断领域中的新起之秀,能自主挖掘隐藏于原始数据中的代表性诊断信息,直接建立原始数据与运行状态间的精确映射联系,在很大程度上摆脱了对人工特征设计与工程诊断经验的依赖。介绍了深度置信网络、卷积神经网络、深度自动编码机和循环神经网这四种主流深度学习模型的基本原理,总结了深度学习在故障诊断领域中最新研究现状,描述了基于四种深度学习模型的故障诊断思路,并依次实现了其在机械部件智能诊断和预测中的应用。试验结果表明深度学习方法能有效建立监测数据与关键机械部件健康状态间的精确映射联系,实现准确的故障诊断和预测。