基于平方包络谱负熵准则的轴承早期复合故障特征提取方法

针对轴承早期复合故障诊断中故障特征难以提取的问题,提出基于平方包络谱负熵准则的优化群分解(optimized swarm decomposition,OSWD)方法.该方法首先构建基于平方包络谱负熵的优化准则,通过改进蝗虫优化算法(improved grasshopper optimization algorithm,...     

基于GADF和PAM-Resnet的旋转机械小样本故障诊断方法

在旋转机械的实际工作中,由于故障样本有限,很难实现准确的故障诊断.对此,提出一种基于GADF和PAM-Resnet的小样本故障诊断方法.首先,构建一种数据增强策略,该策略将数目较少的一维信号样本转化为二维GADF 图,之后将GADF图裁剪成多个子图,从而得到大量的图像样本,解决样本数目不足的问题;然后,构建一种位置注意力模块(PAM),该模块使用横向卷积和纵向卷积分别对横向特征和纵向特征赋予权重,融合两种特征得到GADF图的位置信息;最后,将PAM插入残差块中构建PAM残差块,并使用多个PAM残差块构建PAM- Resnet,PAM-Resnet可以有效地关注位置信息,具有较强的故障特征学习能力.分别进行小样本环境下的齿轮箱故障诊断和滚动轴承故障诊断实验,结果表明所提出方法具有较高的故障诊断准确率,可以准确地诊断出小样本环境下的故障类型.     

改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法

旋转机械中的滚动轴承常工作在变负荷、强噪声的环境中,而传统的滚动轴承故障诊断方法难以在复杂工况下自适应地提取对其故障诊断有利的特征,针对此问题,提出一种改进AlexNet的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,将采集的一维时域信号按横向插样构建便于改进AlexNet输入的二维特征图,于现存的纵向插样和二维频谱而言,保留了特征自动提取过程中振动信号的时序性和关联性;其次,改进调整AlexNet卷积层的功能层且经过卷积和次采样等操作,从二维特征图中自动提取出利于滚动轴承状态辨识的特征;最后,以softmax的交叉熵为损失函数,利用Adam按小批量迭代优化法实现对滚动轴承故障的诊断。通过与多种方法对滚动轴承不同位置、不同损伤程度的12类状态诊断效果比较,结果表明,该方法对变负荷、强噪声条件下的滚动轴承故障诊断的精度更高,鲁棒性更强。     

基于虚拟力的WSNs能量高效分簇路由协议

作为无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)的关键技术之一,分簇路由协议因其可扩展性较强及能耗较低等优势,逐渐成为WSNs路由协议的研究热点.如何对簇首进行最佳化选取,是提高分簇路由协议性能的关键.通过揭示不同场景中的簇首数量及网络能耗之间的映射关系,以能耗最小化为目标,构建了簇首最...     

耐高温的硼改性酚醛树脂涂敷砂

由碱法酚醛树脂与硼酸制成硼改性酚醛树脂（乙醇溶液），再与粒径0．4～0．8mm的石英砂一起制成树脂涂敷砂．经组分筛选得到实用配方如下（以质量计）：石英砂100％．树脂10％，偶联剂ST-30．15％～0．20％。增韧剂ZF-0.1 0．9％～1．0％。由100g石英砂＋10g树脂＋0．9g增韧剂＋0．2g偶联剂组成、在水介质中于70℃固化反应72小时，再在180～360℃不同温度下老化24小时得到的固结砂样，抗压和抗张强度在老化温度为200℃时最高．分别为12．1和7．7MPa，老化温度300℃时分别为9．7和4．2MPa，符合防砂要求；老化温度在240～300℃时空气渗透率为32．6～34．1时。在以蒸汽吞吐方式开发、油井出砂严重的胜利孤岛稠油油田，从2002年开始用该树脂涂敷砂进行防砂施工128井次，施工成功率98．6％，平均注汽温度305℃，注汽质量流量13．5t／h．平均有效期298天。表5参2。     

改进邻域保持嵌入—独立元分析的间歇过程故障检测算法

针对间歇过程数据的非线性和高斯与非高斯混合分布特性导致故障检测效果不佳的问题,提出了基于多向差分邻域保持嵌入—加权差分独立元分析(MDNPE-WDICA)的间歇过程故障检测算法.首先采用Jarque-Bera检验方法(J-B test)将原始数据空间划分为高斯和非高斯子空间;然后,在高斯子空间,将差分策略与NPE算法结...     

基于物联网技术的农业节水自适应灌溉系统

为了解决现代农业智能化灌溉水平低、浇灌水质监测不到位等问题,设计了一种基于物联网及太阳能技术的节水农业自适应灌溉系统;该系统将水质测量信息、水坝水位信息、土壤的温湿度信息通过无线发送模块传输到中心计算机,以便操作人员进行及时处理;系统采用太阳能供电,解决了农田处于野外环境而无法获取电源的问题;现场实践结果表明:该系统具有自适应灌溉、智能泄水、水质监测等功能。     

分级特征融合的图像语义分割

在图像语义分割中,利用卷积神经网络对图像信息进行特征提取时,针对卷积神经网络没有有效利用各层级间的特征信息而导致图像语义分割精度受损的问题,提出分级特征融合的图像语义分割方法.该方法利用卷积结构分级提取含有像素级的浅层低级特征和含有图像级的深层语义特征,进一步挖掘不同层级间的特征信息,充分获取浅层低级特征和深层语义特征...     

基于双权重多邻域保持嵌入的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出一种双权重多邻域保持嵌入(double weight multiple neighborhoods preserving embedding,DWMNPE)算法.首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;其次,定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,以表征样本点在空间上的相似性,通过提取这3种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;再次,构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾3种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算重构权值时丢失近邻顺序信息,在解决数据动态性的同时充分提取原始数据的本质局部结构;最后,对降维数据构造局部离群因子(local outlier factor,LOF)统计量进行监控,消除数据非高斯特性对监控效果的不利影响.数值例子和青霉素发酵过程仿真结果验证了DWMNPE方法对动态性间歇过程故障检测的有效性.     

改进价值函数的多阶段间歇过程故障检测

针对现有的阶段划分策略没有同时考虑间歇过程的动态性和多阶段特性,而导致过程检测效果不佳的问题,提出了一 种改进的结合价值函数的多向核主成分分析(CVF-MKPCA)算法。 首先,对间歇过程的三维数据进行相应的方向展开,并且通 过构建扩展矩阵来提取间歇过程数据之间的动态特性;其次,构建一种改进的结合价值函数,评估互异时间序列信息之间的结 构相似性;然后,根据动态结构相似性的评估要求,利用自下向上的搜索方法进行阶段划分,再采用 MKPCA 方法进行阶段建 模,最后,通过构造出一种新的 combine 统计量对各阶段进行故障检测。 所提算法在青霉素发酵仿真过程中故障误报率在控制 限为 95%时为 3. 40%,在控制限为 99%时为 7. 98%,与对比方法相比误报率分别降低了 2. 12%和 1. 26%,证明了所提方法具有 更优越的故障检测性能。