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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
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数控转台对多轴加工中心的性能起着举足轻重的作用。在机床的整个生命周期中,转台的精度和可靠性是机床制造商关注的首要问题。为此,Matsumoto Machine Corporation(MMK)采取了一种切实可行、双管齐下的方法来减少分度误差,提高性能。通过强化产品校准和编码器技术,MMK将转台精度提升到新高度。 相似文献
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为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。 相似文献
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近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。 相似文献
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本工作以丙烯腈/衣康酸(IA)二元共聚原丝以及丙烯腈/IA/丙烯酸甲酯(MA)三元共聚原丝为研究对象,利用热重分析仪(TG)和热解-同步辐射真空紫外光电离质谱(Py-SVUV-PIMS)对其热稳定化过程进行研究。TG结果表明,氮气气氛下,二元共聚原丝(PAN/IA)和三元共聚原丝(PAN/IA/MA)分别呈现三阶段和两阶段的热分解过程,其中PAN/IA的第一和第二阶段均对应PAN线型分子链的断裂,但前者是由自由基环化反应放热引发的,后者则是由正常温度下的热分解所致,而单体MA的加入显著抑制了自由基环化反应,使得PAN原丝的热稳定化能够以单体IA诱导的离子型环化反应为主较平缓地进行,相应的热失重过程也由两阶段转变为了单阶段。Py-SVUV-MS的实验结果表明,两种共聚PAN原丝在程序升温过程中会生成包括含氮小分子、丙烯腈单体及低聚物、成环化合物在内的三类主要热解产物,对比各类产物的生成趋势和产量,推断单体MA通过降低PAN结构的规整度,使其无定形化,从而增加环化反应的引发点,促进PAN原丝向稳定的预氧丝转变,同时由典型热解产物——甲基丙烯腈的生成路径可知,MA本身并不参与PAN大分子的环化反应,属于中性共聚单体。空气气氛下,CO2的产量差异也间接证明了MA单体能够有效提升PAN纤维的固碳能力,采用三元共聚方法制得的PAN纤维热稳定性能更佳。 相似文献