旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测联合研究

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旋转机械作为工业生产的基本组成部分,其运行状态直接决定了加工产品的质量和生产过程的稳定。因此,对旋转机械关键部件进行健康状态评估和退化趋势预测具有重要的理论价值和工程实践意义。本文以迁移学习方法和深度学
旋转机械作为工业生产的基本组成部分,其运行状态直接决定了加工产品的质量和生产过程的稳定。因此,对旋转机械关键部件进行健康状态评估和退化趋势预测具有重要的理论价值和工程实践意义。本文以迁移学习方法和深度学习方法为基础,为实现旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测开展如下研究:首先对旋转机械部件传感器信号进行时域、频域特征提取,使用Savitzky-Golay滤波器对特征进行平滑,之后使用Light GBM选择重要性更大的特征,通过健康指标进行健康状态评估,划分健康阶段和退化趋势标签,为本文研究的内容做好了准备工作。然后针对旋转机械部件的传感器数据分布不同的问题,引入迁移学习中的领域自适应算法,即迁移成分分析,将源域和目标域在特征层面进行迁移,减小源域和目标域的特征分布距离。将迁移后的特征输入构建好的卷积-双向长短期记忆-注意力机制深度网络模型进行退化趋势预测,并与传统深度学习方法以及退化模型的方法进行预测精度对比。最后,针对传统领域自适应方法的负迁移问题,采用了流形空间分布对齐算法平衡边缘分布与条件分布;针对单独研究旋转机械部件的健康状态评估或退化趋势预测的不足,融合因果膨胀卷积、双向门控循环单元以及注意力机制技术,设计了双任务深度网络框架,实现了旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测的双功能。以轴承和刀具为例,在PHM2012数据集和PHM2010数据集进行仿真实验,实验结果验证了能够减少负迁移现象并实现了双任务功能。综上,本文对深度学习在旋转机械部件的健康状态评估和退化趋势预测,以及其中的迁移学习问题的应用进行了一定探索,提出了双任务模型并取得良好效果,对旋转机械的智能维护有一定的借鉴意义。
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炭疽病疾病是到世界范围的辣椒生产的主要经济限制之一,特别在热带、副热带的区域。精确分类信息为有效疾病控制管理是必要的。在 Colletotrichum patho 系统,不同 Colletotric
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2013年10月10日,瑞典文学院宣布2013年诺贝尔文学奖授予加拿大女作家爱丽丝·门罗.rn爱丽丝·门罗出生在加拿大的渥太华,她的小说写的也都是这个城市郊区小镇中平民中的爱情
“我永远不会忘记,那场战争给我们带来的伤痛;我永远不会忘记,在人生最磨难时期我们之间结下的友谊;我永远不会忘记,当年你送给我的那两根黄瓜……”这封发自太平洋彼岸、当年美国战俘尼尔·加格里阿诺的来信,掀开了70多年前,发生在“沈阳二战盟军战俘营”那段鲜为人知历史的神秘面纱——  人间地狱  1941年12月7日,日军偷袭了美国夏威夷海军基地珍珠港。翌日,美国对日宣战,太平洋战争全面爆发。在短短的5个
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近年来,随着我国雾霾现象频发,雾霾成为中外媒体竞相报道的热点话题。通过仔细梳理就会发现,雾霾报道中出现了各种各样的问题,一方面损害了媒体的公信力,另一方面对公众认知
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挖掘数据的潜藏价值  为什么说现在是大数据的时代?为什么大数据与我们的商业有密切的关系?为什么那些冷冰冰的数据与你所做的商业和管理密切相关?  举个小例子:近来,有一个风靡美国的产品,它是一个手环,你戴上它可以随时记录下你走了多少路,有没有跑步,心率如何,情绪如何等。晚上,你通过USB接口把数据传到网上,便可以得到专家的保健建议。医疗卫生行业在信息技术时代,以一种时尚的方式渗入生活的每一个片段,把
园林离不开施工和养护这些分项工程的有机结合,否则,园林建设的生态价值、社会价值、人文价值就不能得到最大效率的发挥,园林建设必将失去其本来意义。园林工程是一项长期而复杂
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