基板的静态测试

介绍了一种自制的基板静态测试仪。利用该设备，可以迅速地发现基板生产过程中出现的错误。     

基于OHF Elman-AdaBoost算法的滚动轴承故障多时期诊断方法

针对随机噪声下滚动轴承多时期(初期、中期、晚期)故障诊断需求,提出OHF Elman-AdaBoost(output hidden feedback Elman-adaptive boosting)算法,以实现滚动轴承的精确故障诊断。采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对原始信号进行分解、降噪、信号重构。设计OHF Elman方法在Elman神经网络的基础上增加输出层对隐含层的反馈,提高了其对动态数据的记忆功能。选择OHF Elman神经网络作为弱回归器,结合AdaBoost算法集成出一种新的强回归器:OHF Elman-AdaBoost算法。实验结果表明,该算法不仅对滚动轴承不同故障时期具有很好的诊断效果,而且提高了对全样本数据的诊断准确度,为滚动轴承故障诊断提供了新型工具和有效方案。     

基于Autoencoder-BLSTM的涡扇发动机剩余寿命预测

准确预测涡扇发动机的剩余使用寿命,对于合理制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的特点,提出一种整合自编码神经网络(Autoencoder)和双向长短期记忆(BLSTM)神经网络优势的混合健康状态预测模型,优化涡扇发动机的剩余使用寿命预测。首先利用Autoencoder方法作为特征提取工具,对状态监测数据进行压缩,然后利用BLSTM方法捕捉特征双向长程依赖的特性,构建剩余使用寿命的混合深度学习预测模型。基于通用数据集开展测试比较,结果表明Autoencoder-BLSTM混合模型的预测精度优于现有多层感知机、支持向量回归、卷积神经网络和长短期记忆神经网络等方法,可有力支撑涡扇发动机的健康管理与运维决策。     

基板的静态测试

介绍一种自制的基板静态测试仪。利用该设备,可以迅速地发现基板生产过程中出现的错误。