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基于NRBO-Transformer-BiLSTM的柔性薄壁轴承细粒度故障诊断
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作者 郭明军 陈昕昀 +2 位作者 石淇 李鑫 赵学智 《现代制造工程》 北大核心 2025年第11期136-145,34,共11页
针对现有柔性薄壁轴承的细粒度故障识别及其现有诊断方法特征提取不足等问题,提出一种基于牛顿-拉夫逊优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法优化的Transformer编码层与双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,... 针对现有柔性薄壁轴承的细粒度故障识别及其现有诊断方法特征提取不足等问题,提出一种基于牛顿-拉夫逊优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法优化的Transformer编码层与双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)神经网络解码层相结合的故障诊断方法。该方法首先使用时变滤波经验模态分解(Time-Varying Filter Empirical Mode Decomposition,TVFEMD)柔性薄壁轴承振动加速度信号,同时采用NRBO算法对其时变滤波带宽和B样条阶数等参数进行优化,依据互相关系数准则筛选主要本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算其时频域特征,结合振动加速度信号的时域、频域特征构建多域特征数据集,并按比例划分为训练集和测试集;其次将训练集输入模型,通过NRBO算法对模型初始学习率、BiLSTM神经网络的隐藏层节点数以及Transformer模型的正则化系数进行优化;通过测试集对优化模型进行测试,并与其他细粒度故障诊断模型对比。结果表明,所提方法准确率达99.60%,高于其他模型。该方法可为柔性薄壁轴承细粒度的智能诊断提供一种新的研究思路,对其他相关领域的智能化健康管理亦可提供有益借鉴。 展开更多
关键词 柔性薄壁轴承 故障诊断 牛顿-拉夫逊优化算法 双向长短期记忆网络 Transformer模型 时变滤波经验模态分解
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基于NRBO优化极限学习机的激波管反射阶跃压力上升时间估计
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作者 赵宇星 姚贞建 马靖杰 《计量学报》 2026年第2期206-213,共8页
针对激波管反射阶跃压力上升时间估计精度低的问题,提出一种基于牛顿-拉夫逊优化极限学习机(NRBO-ELM)的激波管反射阶跃压力上升时间估计方法。首先,采用压力传感器测量反射阶跃压力信号,得到阶跃响应信号;然后,提取响应信号初始双峰段... 针对激波管反射阶跃压力上升时间估计精度低的问题,提出一种基于牛顿-拉夫逊优化极限学习机(NRBO-ELM)的激波管反射阶跃压力上升时间估计方法。首先,采用压力传感器测量反射阶跃压力信号,得到阶跃响应信号;然后,提取响应信号初始双峰段并进行正弦拟合及插值,估计处理后阶跃响应信号第一峰值时间与振荡周期,构建上升时间估计模型的训练集与测试集;最后,基于NRBO-ELM算法建立上升时间估计的非参数模型,实现激波管反射阶跃压力上升时间准确估计。采用仿真实验和激波管实验验证该方法的有效性和优越性。仿真结果显示:该方法估计激波管反射阶跃压力上升时间的平均绝对百分比误差e_(MAPE)与均方根误差eRMSE分别为0.917%和4.533×10^(-3)μs,远小于传统参数方程法及极限学习机模型法。实验结果显示:传统参数方程法无法准确估计激波管反射阶跃压力上升时间。而通过引入参数优化的极限学习机算法,建立了反射阶跃压力测量的非参数模型,有效提高了激波管反射阶跃压力上升时间估计精度。 展开更多
关键词 力学计量 压力传感器 激波管 动态校准 阶跃压力 上升时间 nrbo优化 极限学习机 优化算法
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