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Modulation of magnetic and electrical properties of bilayer graphene quantum dots using rotational stacking faults 被引量:2
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作者 Hong-Ping Yang Wen-Juan Yuan +1 位作者 Jun Luo Jing Zhu 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第7期504-510,共7页
Bilayer graphene quantum dots with rotational stacking faults(RSFs) having different rotational angles were studied.Using the first-principles calculation, we determined that these stacking faults could quantitatively... Bilayer graphene quantum dots with rotational stacking faults(RSFs) having different rotational angles were studied.Using the first-principles calculation, we determined that these stacking faults could quantitatively modulate the magnetism and the distribution of spin and energy levels in the electronic structures of the dots.In addition, by examining the spatial distribution of unpaired spins and Bader charge analysis, we found that the main source of magnetic moment originated from the edge atoms of the quantum dots.Our research results can potentially provide a new path for producing all-carbon nanodevices with different electrical and magnetic properties. 展开更多
关键词 BILAYER graphene quantum dotS ROTATIONAL STACKING faultS FIRST-PRINCIPLES calculation
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基于ISDP和膨胀胶囊网络的风电机组齿轮箱故障诊断 被引量:8
2
作者 李俊卿 韩小平 +4 位作者 黄涛 张承志 刘若尧 何玉灵 刘雨田 《智慧电力》 北大核心 2025年第3期27-34,共8页
针对风电机组齿轮箱故障信号受多噪声、多转速影响难以处理的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)的改进对称点图(ISDP)和膨胀胶囊网络(DCapsNet)结合的故障诊断方法。首先,提出利用均方根误差和皮尔逊相关系数优化VMD最佳分解数量... 针对风电机组齿轮箱故障信号受多噪声、多转速影响难以处理的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)的改进对称点图(ISDP)和膨胀胶囊网络(DCapsNet)结合的故障诊断方法。首先,提出利用均方根误差和皮尔逊相关系数优化VMD最佳分解数量和惩罚因子的方法,并利用优化后的VMD对故障信号降噪;其次,将去噪后的故障信号转化为多通道多间隔的ISDP;最后,将ISDP输入DCapsNet进行训练。实验结果表明,所提ISDP-DCapsNet方法相比于其他故障诊断方法,具备良好的精确性和有效性。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 变分模态分解 胶囊网络 对称点图
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Defect and Temperature Effects on Complex Quantum-Dot Cellular Automata Devices
3
作者 Mahfuza Khatun Benjamin D. Padgett +2 位作者 Gabriel A. Anduwan Ioan Sturzu Douglas Tougaw 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2013年第3期7-15,共9页
The authors present an analysis of the fault tolerant properties and the effects of temperature on an exclusive OR (XOR) gate and a full adder device implemented using quantum-dot cellular automata (QCA) structures. A... The authors present an analysis of the fault tolerant properties and the effects of temperature on an exclusive OR (XOR) gate and a full adder device implemented using quantum-dot cellular automata (QCA) structures. A Hubbard-type Hamiltonian and the Inter-cellular Hartree approximation have been used for modeling, and a uniform random distribution has been implemented for the simulated dot displacements within cells. We have shown characteristic features of all four possible input configurations for the XOR device. The device performance degrades significantly as the magnitude of defects and the temperature increase. Our results show that the fault-tolerant characteristics of an XOR device are highly dependent on the input configurations. The input signal that travels through the wire crossing (also called a crossover) in the central part of the device weakens the signal significantly. The presence of multiple wire crossings in the full adder design has a major impact on the functionality of the device. Even at absolute zero temperature, the effect of the dot displacement defect is very significant. We have observed that the breakdown characteristic is much more pronounced in the full adder than in any other devices under investigation. 展开更多
关键词 QUANTUM-dot Cellular AUTOMATA Thermal Effect XOR Full ADDER fault-TOLERANT
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基于对称极坐标法和改进ResNeXt50网络的滚动轴承故障诊断
4
作者 陈家芳 全子城 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第2期316-322,共7页
对轴承进行故障诊断关乎设备运行安全及稳定可靠性,使用传统卷积神经网络进行故障诊断,模型运算量过大,且易出现过拟合现象从而导致诊断精度不高。鉴于此提出一种基于对称极坐标法(SDP)和改进ResNeXt50网络相结合的滚动轴承故障诊断方法... 对轴承进行故障诊断关乎设备运行安全及稳定可靠性,使用传统卷积神经网络进行故障诊断,模型运算量过大,且易出现过拟合现象从而导致诊断精度不高。鉴于此提出一种基于对称极坐标法(SDP)和改进ResNeXt50网络相结合的滚动轴承故障诊断方法,首先,将一维振动信号经过小波阈值降噪处理,再输入到经皮尔逊图像相关系数法优化的SDP中生成SDP图像,并通过在ResNeXt50中加入通道注意力机制(SENet)模块构建成SEN-ResNeXt50模型,且在预训练时引入迁移学习策略,得到最终诊断模型并完成轴承不同故障的分类诊断。实验结果表明:所提方法相比于其他方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,且实现了更高的诊断识别精度,达到99.50%,为故障诊断领域提供了具备良好可行性和鲁棒性的诊断模型。 展开更多
关键词 滚动轴承 对称极坐标 ResNeXt50 注意力机制 故障诊断
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基于信息融合和深度学习的转子复合故障诊断方法
5
作者 尹文哲 夏虹 +2 位作者 冉文豪 赵纯洁 姜莹莹 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第11期2305-2312,共8页
为了准确识别转子复合故障,本文提出了一种基于信息融合和深度学习的智能故障诊断方法。利用对称点模式分析将多个传感器采集的转子振动信号分别转换为相应的对称点模式图像;在此基础上,基于多个残差神经网络提取各通道对称点模式图像... 为了准确识别转子复合故障,本文提出了一种基于信息融合和深度学习的智能故障诊断方法。利用对称点模式分析将多个传感器采集的转子振动信号分别转换为相应的对称点模式图像;在此基础上,基于多个残差神经网络提取各通道对称点模式图像中包含的特征信息,并对这些特征信息进行融合以得到融合特征;采用支持向量机识别融合特征,以实现转子复合故障诊断。结果表明,该方法能够准确识别转子复合故障,其准确率、精度以及F1分数均超过了99%,并且在不同诊断方法对比测试中表现最佳。本文结论可以为实际工程中转子系统的智能故障诊断提供技术支撑。 展开更多
关键词 转子 复合故障 故障诊断 信息融合 深度学习 对称点模式 残差神经网络 支持向量机
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液晶测试信号源的设计与实现 被引量:10
6
作者 李拥军 于涛 +1 位作者 侯文卓 孙铁铮 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期73-76,共4页
根据目前TFT模块的生产现状和需求,依据TFT模块的驱动和测试原理,以及TFT模块的线缺陷和点缺陷的产生原因,设计并实现了一种由MCU、CPLD和模拟多路开关组成的简易测试信号源,该信号源可提供Gate Odd,Gate Even,Data,Vgg和Vcom5路信号,此... 根据目前TFT模块的生产现状和需求,依据TFT模块的驱动和测试原理,以及TFT模块的线缺陷和点缺陷的产生原因,设计并实现了一种由MCU、CPLD和模拟多路开关组成的简易测试信号源,该信号源可提供Gate Odd,Gate Even,Data,Vgg和Vcom5路信号,此5路信号无论在频率、占空比、幅值还是延时上都满足对4·6cm(1.8in),128×160像素液晶模块的线缺陷和点缺陷的测试要求,且测试效果良好。 展开更多
关键词 TFT模块 驱动信号 点缺陷 线缺陷 CPLD 模拟开关
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基于点对称图像的变压器局部放电信号故障诊断 被引量:18
7
作者 王瑜 刘铟 王玉鑫 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第11期120-125,共6页
局部放电是变压器工作过程中常见的故障,该文提出一种基于点对称图像的局部放电信号处理及故障诊断研究方法。对局部放电故障的点进行观测及采集数据,进而分解及处理得到所需状态信号,并通过点对称图形的方法将数据的形式转换成图像,提... 局部放电是变压器工作过程中常见的故障,该文提出一种基于点对称图像的局部放电信号处理及故障诊断研究方法。对局部放电故障的点进行观测及采集数据,进而分解及处理得到所需状态信号,并通过点对称图形的方法将数据的形式转换成图像,提取出信号所含的显著特征,对比正常和故障信号的图像,实现局部放电故障是否发生的判断。相对于其他特征提取方法,该方法可以更加准确直观地展示出不同状态之间的差异。文章进行实验验证,并对比多组数据,最终实现变压器故障与否的判别,证明该文方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 局部放电 信号处理 点对称图像 故障诊断 变压器
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TFT液晶显示器缺陷检测系统信号发生器的研究
8
作者 刘航 张玉红 《吉林建筑工程学院学报》 CAS 2010年第6期59-62,共4页
TFT-LCD在生产过程中常伴随着点缺陷和线缺陷的产生,本文基于液晶模块驱动和测试原理,设计了一种由单片机、模拟多路开关和触发器组成快速检测缺陷的测试信号源.该测试信号源可检测TFT模块的线缺陷和点缺陷.
关键词 TFT模块 驱动信号 点缺陷 线缺陷 模拟开关
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基于点密度加权核模糊聚类的变压器故障诊断方法 被引量:15
9
作者 刘卫华 廖瑞金 杨丽君 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期66-69,79,共5页
变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C-均值聚类算法(FCM)用于DGA时存在可分性差和等趋势划分等问题,用样本点分布密度大小作为权值,结合核函数的增强可分性,提出点密度加权模糊核C-均值聚类算法,并... 变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器绝缘诊断的重要方法。针对模糊C-均值聚类算法(FCM)用于DGA时存在可分性差和等趋势划分等问题,用样本点分布密度大小作为权值,结合核函数的增强可分性,提出点密度加权模糊核C-均值聚类算法,并将其用于变压器DGA数据分析,从而实现变压器的故障诊断。实例分析结果表明该算法能快速、有效地对样本进行聚类,且特别适用于含有噪声样本的环境。 展开更多
关键词 点密度 核函数 FCM 变压器 DGA 故障诊断 模糊理论 聚类算法
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基于EMD-SDP图像特征和改进DenseNet车用PMSM故障诊断 被引量:7
10
作者 王建平 马建 +4 位作者 孟德安 赵轩 边琦 张凯 刘启全 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期703-716,690,共15页
永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)因转速范围宽、输出转矩大、调速响应快、尺寸小、质量轻等优点被广泛应用于电动汽车驱动系统。受恶劣气候、异常振动和频繁起动-制动工况因素影响,PMSM易发生匝间短路、退磁、... 永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)因转速范围宽、输出转矩大、调速响应快、尺寸小、质量轻等优点被广泛应用于电动汽车驱动系统。受恶劣气候、异常振动和频繁起动-制动工况因素影响,PMSM易发生匝间短路、退磁、轴承磨损等故障。本文针对PMSM相似故障单一维度信号下难区分以及工作条件发生变化时传统诊断方法鲁棒性差的问题,提出了一种基于经验模态分解-对称点模式(empirical mode decomposition-symmetric dot pattern,EMD-SDP)图像特征和改进DenseNet相结合的车用永磁同步电机故障诊断方法。首先,通过实验获取不同状态的电机在多种工况下振动信号,将预处理的振动信号进行EMD处理,求解不同层级本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);其次,将原始振动信号转化为SDP图像,对不同层级IMF转化为RGB色彩特征在SDP图像上显示出来;然后,通过融合scSE注意力机制改进DenseNet学习图像数据集构建分类网络模型;最后,按照信号-图像-网络的流程对待测电机状态进行评估与诊断。诊断结果表明:所提出的方法在稳态和变速瞬态工况下均表现良好的性能。在恒速恒载工况下,所提的方法达到最高的故障诊断准确率(99.72%),相比基准的DenseNet的准确率(98.06%)提升了1.66个百分点。改进后的DenseNet模型和DenseNet模型的ROC曲线最接近左上角,AUC均值分别为0.9974和0.9745;在加速恒载和减速恒载工况下,改进后的DenseNet模型也达到了最高的诊断准确率,分别为96.88%和97.08%。AUC均值分别为0.9877和0.9869。本文所提出的方法的总体性能优于传统方法,能有效地用于速度变化时的故障诊断。 展开更多
关键词 永磁同步电机 故障诊断 经验模态分解 对称点模式 scSE DenseNet
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基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法 被引量:11
11
作者 吴胜利 周燚 邢文婷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期126-132,178,共8页
齿轮箱在长期使用过程中,不可避免地会产生齿轮故障和轴承故障,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,针对齿轮箱常见故障类型,研究多通道对称点图案(symmetrized dot pattern, SDP)数据处理方法,并利用最小能量误差法实现SDP关键参... 齿轮箱在长期使用过程中,不可避免地会产生齿轮故障和轴承故障,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,针对齿轮箱常见故障类型,研究多通道对称点图案(symmetrized dot pattern, SDP)数据处理方法,并利用最小能量误差法实现SDP关键参数的选取。结合多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network, MCNN)的空间处理优势、长短时记忆网络(long short term memory, LSTM)的时间处理优势及其良好的抗噪性和鲁棒性,提出了一种基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断模型。同时利用东南大学齿轮箱数据集,验证了基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法对齿轮和轴承常见故障类型特征提取的有效性,并与现有其他故障诊断方法进行对比,结果表明了所提方法具有更高的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 对称点图案(SDP) 最小能量误差 多尺度卷积神经网络(MCNN) 长短时记忆网络(LSTM)
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音频大地电磁法对断层分辨能力的正演模拟及其应用 被引量:6
12
作者 田蒲源 李慧杰 朱庆俊 《地质学刊》 CAS 2012年第4期401-407,共7页
通过几个模型的正演模拟,在分析不同模型正演响应的TM模式Bostick一维反演断面特征的基础上,探讨了点距、点位、第四系低阻层对AMT法定位断层的影响以及AMT法对断层的位置、倾向、倾角、发育深度等特征的分辨能力。研究表明,在点位和点... 通过几个模型的正演模拟,在分析不同模型正演响应的TM模式Bostick一维反演断面特征的基础上,探讨了点距、点位、第四系低阻层对AMT法定位断层的影响以及AMT法对断层的位置、倾向、倾角、发育深度等特征的分辨能力。研究表明,在点位和点距布设合理的情况下,AMT法对断层倾向、发育平面位置的推断是可靠的。最后,通过AMT法在太行山区找水的应用实例,验证了正演模拟方法的实用性。 展开更多
关键词 音频大地电磁法(AMT) 断层空间形态 正演模拟 一维反演 点距 河北
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基于量子元胞自动机的PLA故障分析和检测
13
作者 李政操 蔡理 +2 位作者 杨晓阔 张明亮 陈祥叶 《微纳电子技术》 CAS 北大核心 2012年第9期571-576,共6页
量子元胞自动机(quantum-dot cellular automata,QCA)可编程逻辑阵列(programma-ble logic array,PLA)结构可用于实现大规模可编程逻辑电路。分析了4种故障类型发生在PLA单元的8个区域中的影响,得出了具体的影响效果。其中,直接或间接... 量子元胞自动机(quantum-dot cellular automata,QCA)可编程逻辑阵列(programma-ble logic array,PLA)结构可用于实现大规模可编程逻辑电路。分析了4种故障类型发生在PLA单元的8个区域中的影响,得出了具体的影响效果。其中,直接或间接致使隐含线和与门发生逻辑错误的故障均会导致PLA中故障所在行整行失效,其他故障只会影响故障所在的PLA单元的逻辑功能和配置,而对PLA中的其他单元没有影响。此外,基于故障分析,提出了具体的PLA故障检测方法。 展开更多
关键词 量子元胞自动机(QCA) 可编程逻辑阵列(PLA) 故障分析 故障检测 逻辑电路
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基于SDP和改进SAM⁃MobileNetv2的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量:3
14
作者 张天缘 孙虎儿 +1 位作者 朱继扬 赵扬 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期787-794,共8页
针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以准确高效的实现故障分类,提出了一种融合对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)和改进SAM⁃MobileNetv2的滚动轴承故障分类方法。首先,将轴承振动信号通过SDP算法转化为含有丰富特征信息的二维图... 针对传统的滚动轴承故障诊断方法难以准确高效的实现故障分类,提出了一种融合对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)和改进SAM⁃MobileNetv2的滚动轴承故障分类方法。首先,将轴承振动信号通过SDP算法转化为含有丰富特征信息的二维图像。然后,将二维图像输入到改进SAM⁃MobileNetv2网络模型中,对故障特征信息进行提取和分类。在改进SAM⁃MobileNetv2网络中,使用自适应激活函数ACON(Activate or not)对SAM⁃MobileNetv2中的ReLU6激活函数进行替换,提高模型分类性能。最后,将本模型与多种网络模型做对比。试验结果表明,本模型可以准确高效地实现对滚动轴承故障的分类,使用凯斯西储大学轴承故障数据的准确率为99.5%,使用渥太华大学轴承故障数据的准确率为97.2%。 展开更多
关键词 滚动轴承 对称点模式 SAM⁃MobileNetv2模型 故障诊断
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基于倒谱-对称点图谱-卷积神经网络的内燃机增压器滚动轴承故障诊断 被引量:9
15
作者 孙英淳 唐斌 蔡先阳 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期69-76,共8页
针对内燃机增压器滚动轴承振动信号易受噪声影响、故障特征微弱的问题,提出了一种基于倒谱(cepstrum)-对称点图谱(symmetrizeddotpattern,SDP)-卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的智能故障诊断方法。通过倒谱对原始信号进... 针对内燃机增压器滚动轴承振动信号易受噪声影响、故障特征微弱的问题,提出了一种基于倒谱(cepstrum)-对称点图谱(symmetrizeddotpattern,SDP)-卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的智能故障诊断方法。通过倒谱对原始信号进行故障特征提取,获取能够反映滚动轴承故障类型的特征向量。然后应用对称点图谱方法将一维倒谱数据映射到极坐标空间,并进行灰度化处理得到SDP特征灰度图,将特征图导入到卷积神经网络进行特征挖掘和故障识别。最后通过滚动轴承外滚道、内滚道和滚动体出现损伤的故障试验,构建了9类故障状态原始信号,验证了基于倒谱-SDP-CNN的智能故障诊断方法。结果表明:倒谱-SDP-CNN方法具有运算简便、快捷、受噪声影响较小等优点,对试验测试集的故障识别准确率达到97.5%,可以较为准确地诊断增压器滚动轴承的故障状态和严重程度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 倒谱 对称点图谱 卷积神经网络
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基于深度置信网络和对称点模式电机轴承故障诊断研究 被引量:8
16
作者 张苏颖 竺兴妹 许曙青 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第3期98-104,143,共8页
电机轴承的健康状态直接影响电机安全、稳定运行。针对电机轴承故障诊断问题,以故障信号可视化和特征自提取为目标,将深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)变换相结合,提出了一种轴承故障... 电机轴承的健康状态直接影响电机安全、稳定运行。针对电机轴承故障诊断问题,以故障信号可视化和特征自提取为目标,将深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)与对称点模式(Symmetrized Dot Pattern,SDP)变换相结合,提出了一种轴承故障可视化及智能诊断方法。首先基于SDP变换将原始轴承振动信号进行可视化表示,基于最大面积函数选择最佳的SDP参数以通过高分辨率图像清晰区分不同轴承状态,并生成相应的轴承故障SDP图像库;然后采用深度置信网络作为数据训练模型以实现故障特征自提取;最后由位于DBN算法模型后的分类器实现轴承故障的有效诊断。实验结果表明,该方法不仅分类率达到98%以上,而且具有较好的泛化能力和稳定性。该方法为电机轴承故障可视化和智能诊断提供了一种新思路。 展开更多
关键词 故障诊断:电机轴承 对称点模式 深度置信网络
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MEDA芯片菊花链的自动容错设计 被引量:2
17
作者 张玲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期1192-1199,共8页
微点阵生物芯片MEDA biochip将微电子和微流体结合,是最近出现的一种新型数字微流控芯片,它基于微点阵思想,每个微点阵单元都包含驱动电路和检测电路,从而实现对生化实验的实时监测。为减少外部引脚,MEDA芯片的所有微单元由菊花链串联,... 微点阵生物芯片MEDA biochip将微电子和微流体结合,是最近出现的一种新型数字微流控芯片,它基于微点阵思想,每个微点阵单元都包含驱动电路和检测电路,从而实现对生化实验的实时监测。为减少外部引脚,MEDA芯片的所有微单元由菊花链串联,以实现对芯片的准确控制。作为MEDA芯片的关键数据通路,菊花链上即使只有一个单元发生故障,也会导致整条链失效,因此必须对菊花链进行有效的容错设计。为MEDA芯片设计了具有自测试和容错功能的菊花链结构,该结构由测试响应触发菊花链故障单元的自动容错。当菊花链的某个单元出现故障时,其测试响应产生异常,从而触发故障单元的自动修复,若修复失败,则异常的测试响应会再次触发该单元的旁路,从而实现自动容错。实验结果表明,该结构可以在测试和诊断故障的同时进行有效的容错,并在容错失败时将其永久旁路。 展开更多
关键词 微点阵生物芯片 故障诊断 容错设计
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便携式直流系统浮点接地电阻定位仪的研究设计
18
作者 李万和 《计算机技术与发展》 2006年第9期151-153,共3页
为满足发电厂、变电站对直流系统接地故障的查找和准确定位,基于差流测量法设计的定位仪,不仅能够检测直流系统绝缘电阻的大小,还能准确查找接地故障地点和范围。当直流系统某一点接地时,迅速报警排除,以防继电器误动、拒动,并能有效地... 为满足发电厂、变电站对直流系统接地故障的查找和准确定位,基于差流测量法设计的定位仪,不仅能够检测直流系统绝缘电阻的大小,还能准确查找接地故障地点和范围。当直流系统某一点接地时,迅速报警排除,以防继电器误动、拒动,并能有效地避免二点接地给发电厂、变电站的直流系统造成更大的事故。为发电厂和变电站直流系统的可靠性、安全性,提供有效的检测和维护的手段。 展开更多
关键词 差流测量 浮点接地 定位仪
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基于点密度标签传播的工业过程故障分类
19
作者 谢莹 胡范超 刘雪伟 《沈阳化工大学学报》 CAS 2022年第5期438-445,共8页
在工业过程监控中,标记数据对于提高故障分类性能起到非常重要的作用.但由于对过程数据进行标记需要耗费大量的人力物力,因此很难获取大量的标记数据.针对标记数据有限性问题和故障分类问题,本文提出了基于点密度标签传播的数据标签预... 在工业过程监控中,标记数据对于提高故障分类性能起到非常重要的作用.但由于对过程数据进行标记需要耗费大量的人力物力,因此很难获取大量的标记数据.针对标记数据有限性问题和故障分类问题,本文提出了基于点密度标签传播的数据标签预测方法和故障分类方法.首先,基于点密度的标签传播方法假设流形上的数据具有相似的结构,并且近邻的数据具有相似的标签,利用数据的分布特征和点密度,为初始标签矩阵给出新的定义,充分考虑未标记数据和历史数据之间的内在联系,将标签从标记数据传播给未标记数据;然后,提出了基于点密度标签传播-半监督费舍尔判别分析的故障分类方法;最后,以Toy数据集和青霉素发酵过程为例对本文所提出的方法进行验证,结果表明所提出的方法具有较好的标签预测性能和故障分类性能. 展开更多
关键词 标签传播 点密度 故障分类
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基于全息SDP的船舶推进轴系轴承故障诊断研究 被引量:7
20
作者 廖志强 贾宝柱 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第6期88-95,共8页
[目的]针对船舶推进轴系轴承的故障诊断问题,提出一种基于全息对称点图形(SDP)和相似性识别的可视化诊断方法。[方法]首先,多方位采集轴承振动信号,全面监测轴承发生故障时的规律性冲击在时域和频域中引起的非平稳性变化特征;然后,基于... [目的]针对船舶推进轴系轴承的故障诊断问题,提出一种基于全息对称点图形(SDP)和相似性识别的可视化诊断方法。[方法]首先,多方位采集轴承振动信号,全面监测轴承发生故障时的规律性冲击在时域和频域中引起的非平稳性变化特征;然后,基于SDP对称点分布原理,将多个维度信号的时域和频谱融合至同一个二维图形,以放大信号之间的差异性;最后,基于相似性识别方法对轴承进行简易诊断。[结果]轴承故障实验平台的验证结果表明,该方法可以实现多个信号的有效图形融合,全面展示设备信号的状态特征,从而准确地诊断故障。[结论]研究成果可为船舶推进轴系轴承的可视化故障简易诊断提供参考。 展开更多
关键词 船舶推进轴系轴承 故障诊断 全息对称点图形 相似性识别
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