DBN与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对如何提高轴承故障诊断的准确率和算法训练的效率问题,提出了一种深度信念网络(DBN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,求出信号的时频特征统计量,其次,利用DBN对时频特征统计量进行特征提取,最后,利用PSO-SVM进行分类。实验结果表明:相比于直接用PSO-SVM进行分类,该方法不仅准确率更高,而且算法训练的时间大大缩短了,提高了滚动轴承故障诊断的准确率和效率。     

“互联网+”背景下底层装备制造服务模式的生成逻辑与转型机理

随着信息技术的发展,信息技术逐渐成为各领域中推动行业发展的重要力量。在我国当前的装备制造业中,也正在逐步向服务化方向进行转型发展。在当前“互联网+”的时代背景下,我国的底层装备制造业向服务化的模式转型升级,不仅可以提高产品当中的有关附加值延长产品的价值链,还可以为当前处于转型升级发展的我国经济提供全新的动力。