有效的旋转机械故障诊断对于保证设备安全持续地运行有着至关重要的作用,而良好的故障特征表达对故障诊断的准确性起关键作用。目前基于信号处理和浅层学习模型的故障诊断方法大多数依靠人工提取特征,不仅需要相关的信号处理先验知识,而且需要复杂的提取过程来获得合适的特征,导致特征提取的不确定性,故障诊断结果不理想。本文引入深度学习的概念,利用深度学习模型可以模拟人脑的多层抽象学习机制,从故障信号中自动学习有用的
金属化薄膜电容器全自动卷绕机是一种高速度、高精度、高可靠性的机电一体化设备。在实际生产中,国内的企业主要还是依靠进口这种设备来完成生产,以提高产品质量和竞争力。我国
提速和重载是我国铁路运输的发展方向。但提速和重载以来频频发生的货物列车脱轨事故向列车动力学的研究提出了严峻的挑战,确保货物列车运输的安全已成为当前我国发展提速
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现代教育不仅仅针对课本教学,更多的是要求学生的德智体美全方面的发展,随着新课改的不断深入,越来越重视学生的素质教育,特别是对学生健康的重视,正因为这样,小学体育课越来
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