【摘 要】
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本文针对现有滚动轴承智能故障诊断方法在面向大噪声背景下鲁棒性能差的问题.基于混沌理论,提出采用相空间重构方法还原并丰富轴承振动的动力学特性,通过卷积神经网络(CNN)提取混沌序列中的高级抽象特征,又考虑故障信号具有长程相关性,将低维抽象故障特征引入长短期记忆网络(LSTM),以灰狼算法优化的支持向量机(OSVM)作为分类器,提出CCNN(Chaotic CNN)–LSTM–OSVM智能故障诊断方法.试验结果表明,在处理信噪比为?6 dB信号时,该方法仍具有89.96％的准确率,相比以Softmax作为分类
【机 构】
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上海理工大学 能源与动力工程学院,上海200093;上海理工大学 能源与动力工程学院,上海200093;上海市动力工程多项流动与传热重点实验室,上海200093
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本文针对现有滚动轴承智能故障诊断方法在面向大噪声背景下鲁棒性能差的问题.基于混沌理论,提出采用相空间重构方法还原并丰富轴承振动的动力学特性,通过卷积神经网络(CNN)提取混沌序列中的高级抽象特征,又考虑故障信号具有长程相关性,将低维抽象故障特征引入长短期记忆网络(LSTM),以灰狼算法优化的支持向量机(OSVM)作为分类器,提出CCNN(Chaotic CNN)–LSTM–OSVM智能故障诊断方法.试验结果表明,在处理信噪比为?6 dB信号时,该方法仍具有89.96％的准确率,相比以Softmax作为分类器的CNN–LSTM和CCNN–LSTM方法分别高出15.36％和5.21％,且在收敛速度方面亦有较大优势.
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针对具有时变时滞和不确定转移率的马尔科夫神经网络系统,充分考虑马尔科夫转移率的不确定特性,利用基于松弛变量的有效技术代替传统不等式来约束转移速率中的不确定项,从而减少了决策变量的个数并降低了计算复杂度.通过建立时滞依赖的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于仿射Bessel-Legendre(B-L)不等式,给出依赖于时滞和时滞导数上下界的具有较小保守性的神经网络系统稳定条件.最后,通过两个数值例子说明了理论结果的有效性.
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本文以随机自动机为模型,研究分布式随机离散事件系统的模式故障预测问题.首先根据分布式随机离散事件系统的分布特性对模式故障协同可预测性概念进行形式化,并通过构造模式故障识别器来识别系统中发生的模式故障.然后,构造一个模式故障协同预测器,提出一种基于协同预测器的具有多项式复杂度的算法,得到关于分布式随机离散事件系统模式故障协同可预测性的充分必要条件,实现对分布式随机离散事件系统的模式故障预测.
为提高士官人才培养质量、提升士官教育专业组训课程的教学效果,针对目前士官专业组训课程中存在问题,将任务驱动教学法引入士官专业组训课程中.首先从科学设计任务主线、任务设计贴近实训、优化考核评价方式和扩展教学模式四个方面设计了专业组训课程教学过程;然后给出了任务驱动教学法的实施方法.教学实践表明,课程考核成绩在优秀率、良好率上均有明显提高,学员对课程的满意度均达到85.0％以上.
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