基于双路并行多尺度ResNet的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对传统方法在滚动轴承故障诊断中无法自适应提取有效特征信息,且滚动轴承在强环境噪声干扰、复杂变工况等因素影响下诊断效果不佳,有抗噪性和泛化性下降的问题,提出了一种双路并行多尺度的改进残差神经网络(residual neural network, ResNet)的方法。该方法设计了多尺度的残差Inception模块,可以有效提取特征信息,同时加入注意力机制解决了数据的突变性和差异性,此外还使用多个空洞卷积的残差块扩大感受野,有助于提取更多特征信息,实现准确故障诊断。利用凯斯西储大学轴承数据集和东南大学变速箱数据集分别训练并测试了诊断效果,将该方法与其他卷积神经网络的方法在变噪声、变工况情况下作了对比,诊断准确率最高达到99.73%,平均准确率也在95%以上,均高于其他比较方法。结果表明,该方法在复杂多变的工况下具有较好的故障识别能力和泛化能力。     

基于优化VMD与改进阈值降噪的滚动轴承早期故障特征提取

针对复杂工况和强背景噪声干扰下,滚动轴承早期故障信号微弱导致故障特征难以提取的问题.提出了优化变分模态分解(VMD)与改进阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法.首先,通过鲸鱼优化算法(WOA)优化VMD实现振动信号的自适应分解,建立了L-峭度和相关系数的最优模态分量选取准则;然后对选取的最佳分量进行改进阈值降噪;最后,对...     

基于GPON承载的WLAN建设模式分析

GPON(吉比特无源光网络)技术以其高效率、高带宽并能提供全业务服务等众多优点成为目前宽带接入网的主流,WLAN(无线局域网)技术为用户提供了方便快捷的多业务化无线宽带服务。文章针对GPON与WLAN的特点,根据不同的WLAN覆盖场景,研究了基于GPON技术承载的WLAN组网方案,为网络规划提供借鉴。     

RBF-PID串级控制在加热炉温度系统中的应用研究

针对工业生产中加热炉物料出口温度的非线性、时变性、大滞后性等特点,无法建立精确的数学模型,并且为提高该系统控制的可靠性和安全性,达到精确控制。提出一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID串级控制器,即先用建立的三层RBF神经网络在线辨识得到梯度信息,再用梯度信息在线整定PID控制的三个参数,最后将整定的PID控制物料出口温度-炉膛温度串级系统的主回路。仿真结果表明,RBF-PID串级控制较传统P I D串级控制有较强的鲁棒性,提高了控制品质,获得了更好的控制效果。     

图像语义分析的多示例学习算法综述

多示例学习(MIL)作为第4种机器学习框架,已在图像语义分析中得到了广泛应用.首先介绍MIL的起源、特点、相关概念和数据集;然后以图像语义分析为应用背景,对相关MIL算法进行详细综述,按照算法采用的学习机制对其进行分类,并重点分析了各类算法提出的思路和主要特点;最后,对MIL未来的研究方向作了探讨.     

高速公路交通异常事件预警系统研究

为解决高速公路交通异常事件检测的实时性和可靠性问题,提出了一种基于RFID技术和控制器局域网的预警系统模型和具体架构,分析了系统的工作原理及关键技术。在此基础上,研究了高速公路交通异常事件预警原型系统。实验结果表明,该系统具有反应速度快,可靠性高的特点,能及时向可控范围内的交通参与者发布预警信息,减少交通异常事件带来的人员伤亡与财产损失。     

基于多指标正交实验设计的加热工艺参数优化

为提高极耳加热工艺的制作质量,满足产品安全要求,以剥离强度、渗透时间作为优化指标,采用多指标的正交实验设计方法,通过极差分析法,讨论热压温度、热压时间、电磁加热电流、电磁加热时间等成型工艺参数对试件性能的影响,利用综合平衡法确定最优的加热工艺参数组合方案,对采用多设备多加热工艺参数的产品质量具有指导意义。     

基于人工萤火虫的模糊聚类算法研究

模糊C-均值(FCM)聚类算法是数据挖掘中常用的方法之一,但往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小值的问题。该文提出了一种基于人工萤火虫(GSO)的模糊聚类算法(GSFM)。该算法引入了全局寻优能力强的人工萤火虫算法来求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效克服了FCM算法的缺点。实验结果表明,新算法与FCM聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,并且迭代次数更少,收敛速度更快,聚类效果更好。     

基于交叉熵的改进NPE间歇过程故障检测算法

针对具有复杂动态特性的间歇过程进行故障检测,邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法在保持数据局部几何结构时因忽略全局信息而造成检测率较低的问题,提出一种基于交叉熵(cross entropy,CE)的邻域保持嵌入(CEGLNPE)算法.首先,将交叉熵保持全局结构的...     

浅谈5G承载网技术及组网应用

5G是一项具有划时代意义的通讯技术,可为大规模数据通讯服务提供有力支撑。目前,国家5G网络正处于高速发展阶段,对5G网络的需求也越来越高。所以,5G承载网必须要变得越来越智能,才能让它可以实现长距离的信息数据传输,并且可以对大量的小颗粒业务进行同时处理,来满足人们对数据传输的要求。在这篇文章中,对5G承载网络中的OTN技术、IP RAN技术和PTN技术进行了重点分析。为了与5G承载网在大带宽、低延时和网络切片等方面的需求相适应,为5G承载网的组网工作提供技术支持。