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滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测的数据驱动方法显示出了巨大的潜力,但仍有提升的空间。为此,提出了一种基于Autoformer模型的滚动轴承RUL预测方法。结合领域内的专家知识对滚动轴承原始信号进行人工特征提取并优化特征,利用Transformer类模型强大的多维特征提取能力挖掘输入特征与RUL之间的复杂映射关系。针对滚动轴承振动信号的周期性特点采用Autoformer模型将时间序列进行分解对趋势项和周期项分别处理。实验结果表明,所提出的预测方法在PHM2012数据集上的表现相比于其它文献的方法,平均得分分别提高了50.03%、21.31%、19.93%。证明了该方法的优越性。 相似文献
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在工业生产过程中,带钢表面产生的缺陷影响其质量和使用性能,需要对表面缺陷进行检测,为此提出了基于深度学习的缺陷检测模型Cascade RCNN。首先,对骨干网络进行改进,将标准卷积替换为可切换空洞卷积,在不增加参数量的情况下,增大输出单元的感受野。其次,改变特征金字塔FPN,结构不变的情况下添加了自上而下的连接方式,同时使用特征上采样算子CARAFE替换最邻近上采样,提高了上采样精度和定位精度。最后,将损失函数换为Focal Loss,解决目标检测过程中正负样本不平衡问题。结果显示:通过以上方法的改进,检测精度有大幅提升,平均均值精度提高了7.61%,达到77.82%,各类缺陷的检测精度都得到了提高;与其他检测模型对比,模型的检测能力得到了提高,采用的改进方法有一定的应用价值。 相似文献
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何群薛林张德健王豪王云森 《仪表技术与传感器》2023,(4):93-96
针对传统编码结构光多频时间相位展开算法在实际三维测量中,由于不可忽略的噪声和其他误差源所导致的条纹阶次错误,严重影响三维测量精度的现象,提出一种基于深度学习的多频绝对相位展开算法。通过复杂曲面模型三维重建实验验证了该算法的可行性,实验结果表明在不同程度高斯噪声影响下,该算法三维重建结果相较于传统多频外差算法测量精度更高。 相似文献
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一、改造前的状况1.干燥窑参数规格φ2.4×18.35m功率 30kW转速 3r/min坡度 4‰窑内沿窑身长均布高220mm 成型角板的抄板12片。2.设备流程设备流程顺流配置,即烟气与贫中矿流向相同,贫中矿由窑尾(高端)进 相似文献
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为了对精密铸件DR(digital radiography)图像中的缺陷进行准确分割,提出一种基于深度学习语义分割的铸件DR图像缺陷检测算法。首先在原始U-Net网络模型上设计混合损失函数,以此来缓解类不平衡问题;然后采用AdamW(Adam with weight decay)优化器使模型加速收敛,同时使检测精度得到提升。最后使用PReLu激活函数代替ReLu,提高模型泛化性。实验结果表明,改进的U-Net模型对精密铸件DR图像缺陷能够得到有效分割,检测精度较高,且模型参数量较少,能够在工业现场进行部署。 相似文献
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