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21.
为有效提高电机故障检测效率,研究建立了深度学习模型,并利用深度学习模型构建在线检测函数。试验结果表明,基于深度学习模型可以降低电机轴承振动干扰信号,以保证清晰识别特征频率,所建立的深度学习检测模型对电机轴承外部的外圈磨损、轴承缺口且有裂纹及保护架破损的精度及准确率均大于98.5%,而电机轴承内部的检测精度与准确率较低,但检测精度仍大于90%,可满足电机故障在线检测要求。研究成果可为电机故障在线检测提供理论参考。  相似文献   
22.
完工时间和准确率是生产调度的两个重要属性,然而单属性优化算法只能完成单个属性的优化,无法动态平衡这些属性。针对此问题,提出了基于有向无环图的串归约优化算法。算法通过约束每个任务的活动区间并采用逆向迭代进行归约,达到每层选择最优服务的目的,从而实现了这两个属性的优化。实验表明,该算法可准确地得到一条完工时间和准确率相互平衡的优化路径,但其优化效率受限于完工截止期和任务数。最后,研究结论对生产调度多属性的优化提供了一定的参考。  相似文献   
23.
工业生产过程存在许多内在的风险,设备及传感器的故障或操作条件不当都会导致异常状况的发生.面对工业生产过程采集的大量生产运行数据,尤其是同时出现几个异常状况时,操作人员依靠经验难以及时有效地处理.自动化和计算机技术的迅速发展,为过程工业及时有效地处理大量数据提供了可能,通过处理这些数据可得到运行过程的完整信息.本文提出的基于模糊逻辑过程运行状态的最少证据辨识法可全面考虑与过程相关变量、参数对过程运行状态的影响,通过最少证据辨识法可准确判断过程所处的运行状态.在美国杜邦公司己二酸生产过程中的成功应用表明,该方法可及时有效地判断过程所处的运行状态,及时发现故障,其辨识准确率高达95%,确保了过程运行的安全性.  相似文献   
24.
丁炜  金有杰  张日  俞蕊 《人民长江》2023,54(4):241-246
水库大坝基础设施潜在风险评估是水库大坝风险评估体系的重要组成部分,然而水库大坝基础设施数据量大、数据特征多、还存在数据缺失的情况。XGBoost算法作为一种基于决策树的集成算法,在应对大规模含有缺失情况的、具有混合类型的特征数据方面具有独特优势。为了更快速准确地对水库大坝基础设施潜在风险进行评估,提出了一种基于XGBoost的水库大坝设施潜在风险评估预测方法。首先将水库大坝统计数据进行预处理,并用该数据对XGBoost模型进行训练,然后通过GridSearch和Cross-validation计算模型最优参数,最后根据准确率、召回率等精度指标对模型进行评价。预测结果表明:XGBoost在测试集上的准确率达91.26%,相比于其他4种常规机器模型(随机森林、人工神经网络、最邻近算法、支持向量机)高出2.12%,5.59%,19.31%,38.65%,满足工程实际的要求。  相似文献   
25.
企业短波     
大庆采四"十步法"管理注水井本刊讯日前,大庆油田采油四厂三矿七区一队创新实施了注水井"十步管理法",使全队注水井现场资料准确率达到了100%,注水合格率上升了3个百分点。注水井"十步管理法",就是按照理念引导、技能培  相似文献   
26.
随着老油田开发的不断深入 ,原有的注水井测吸水剖面工艺无法对地层大孔道、管柱漏失、层间差异悬殊、同位素污染等复杂井况进行准确的判断。针对这一难题 ,胜利油田有限公司率先在孤东、临盘采油厂应用了五参数测井仪 ,录取了 32口井的资料 ,提高了测井资料解释的准确性。五参  相似文献   
27.
本文对物资计划前期上报的规范标准、存在问题进行浅析,旨在加强物资计划的准确上报工作,强化各单位依据物资计划进行业务活动的责任感,同时对炼油厂的物资管理工作起到推波助澜的作用。  相似文献   
28.
肖强  何丰  张文英  周春渝 《世界电信》2007,20(11):68-71
目前四川移动在网络投诉管理方面的考核指标主要有四个,它们分别是"投诉解决及时率"、"投诉转派及时率"、"回复准确率"和"每万用户投诉比"。"投诉解决及时率"和"转派及时率"的作用是衡量投诉处理或转派的速度是否满足时间要求,"回复准确率"用来衡  相似文献   
29.
激活函数是人工神经网络的重要组成部分,对提高人工神经网络的准确性具有重要影响.为了研究使用混合激活函数的卷积神经网络在图像分类任务中的识别精度和收敛速度表现,本工作以LeNet-5卷积神经网络为基本结构,构造了一个使用Sinusoid-Sinusoid-Ramp(S-S-R)混合激活函数的卷积神经网络,以及4个使用单一...  相似文献   
30.
由于制造工艺和现场环境的影响,环网柜运行时会存在局部放电的现象。为深入研究局部放电的类型,提出了一种局部放电信号的特征识别方法。首先,搭建了电晕放电、沿面放电、悬浮放电3种放电模型的实验平台,采集了大量实验数据;然后,结合边际谱和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN),通过模型参数寻优的方法建立了神经网络训练模型,开展了不同局部放电信号的特征识别研究;最后,与传统的特征识别方法进行了对比研究。研究结果表明:相对于VGG(visual geometry group)Net和AlexNet,ResNet34网络模型识别的准确率最高;边际谱图像提高了典型局部放电信号的辨识度,所提方法的准确率高达97%,明显优于CNN和支持向量机(support vector machine, SVM)。所提方法可为环网柜局部放电信号的研究提供技术支撑。  相似文献   
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