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针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力对故障信号进行故障判别。诊断实例表明,若不对齿轮振动的原始时域信号进行特征提取,直接利用DBNs对其进行诊断时,故障识别正确率只能达到 60%左右;如果对时域信号进行简单的傅里叶变换后,再利用 DBNs 对处理后的振动信号频谱进行诊断分析,正确率能达到 99.7%,从而证明了所提故障诊断方法的简易性和有效性。 相似文献
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水利施工是发展水利事业的前提,新形势下我国水利施工技术也有了提升。本文就我国当前水利工程施工中的安全控制原则进行简单的阐述,并从水利施工安全隐患及如何进行水利施工的安全控制进行探究。 相似文献
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