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针对变工况条件下轴承故障数据无法大量获取以及诊断困难的问题,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的轴承故障诊断方法,使用稳态工况获取的数据训练,能对变工况下的数据实现有效诊断。首先对轴承振动信号进行变分模态分解,以获得有限带宽的固有模态函数;然后构建卷积神经网络模型,采用优化技术提高模型适应性,实现对固有模态函数的自适应特征提取和分类;最后使用台架试验获得的滚动轴承故障数据进行验证,并与深度残差网络和支持向量机进行对比。结果表明,该模型对变工况数据的诊断/识别率达到100%/98.86%,高于对比模型的测试结果,有效实现了变工况轴承故障诊断。 相似文献
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以精练植物油的副产品粗脂肪酸为原料,经过皂化盐析等方法处理后,与适当比例的其他助剂混合配制,从而得到一种含天然皂基的厨房专用洗涤剂。通过对制备的含天然皂基洗涤剂的去油污能力(平均净洗力)和去农药残留能力(去除力)的测定,及对市售产品的对比研究,鉴定其应用效力。结果表明,以市售化学品洗涤液为阳性对照:当测得的市售洗涤剂的平均净洗力为98.60%时,含植物皂基的该低泡厨房洗涤剂的平均净洗力为92.65%。进一步采用气相色谱法(GC)和薄层层析(TLC)法定性分析表明,GC分析显示该洗涤剂对敌百虫和高效氯氰菊酯农药都有较好的去除力;同时TLC分析表明,制备的该低泡厨房洗涤剂对敌百虫的去除力高于市售洗涤剂,对高效氯氰菊酯农药的去除力与市售洗涤剂功效接近。 相似文献
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本文剖析LBL、PBL、CBL三种教学方法的优劣,结合生物化学课程特点,在实际教学中采用新型LBL+PBL+CBL三轨综合教学模式,旨在激发学生的学习热情、培养学生的临床思维、提高学生对知识的综合应用能力,为以后临床工作打下夯实的专业基础。 相似文献
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目的 在实际问题中,某些插值问题结点处的函数值往往是未知的,而仅仅知道一些连续等距区间上的积分值。为此提出了一种基于未知函数在连续等距区间上的积分值和多层样条拟插值技术来解决函数重构。该方法称之为多层积分值三次样条拟插值方法。方法 首先,利用积分值的线性组合来逼近结点处的函数值;然后,利用传统的三次B-样条拟插值和相应的误差函数来实现多层三次样条拟插值;最后,给出两层积分值三次样条拟插值算子的多项式再生性和误差估计。结果 选取无穷次可微函数对多层积分值三次样条拟插值方法和已有的积分值三次样条拟插值方法进行对比分析。数值实验印证了本文方法在逼近误差和数值收敛阶均稍占优。结论本文多层三次样条拟插值函数能够在整体上很好的逼近原始函数,一阶和二阶导函数。本文方法较之于已有的积分值三次样条拟插值方法具有更好的逼近误差和数值收敛阶。该方法对连续等距区间上积分值的函数重构具有普适性。 相似文献
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针对强背景噪声下难以提取滚动轴承早期故障信号中故障特征频率的问题,提出奇异值分解和独立分量分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时域矩阵拓展到高维矩阵,得到吸引子轨迹矩阵;然后对轨迹矩阵进行奇异值分解降噪,依据奇异值差分谱阈值原则选取相应阶次分量进行重组构造虚拟噪声通道;接着将重组信号和观测信号进行独立分量分析分离;最后利用能量算子解调方法提取出有效的故障特征分量,进而识别故障类型。滚动轴承故障诊断实验和仿真结果表明该方法有效可行。 相似文献
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