基于ResNet和领域自适应的轴承故障诊断研究

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轴承故障诊断在实际工业场景中意义重大.基于信号处理方法和机器学习方法,往往非常依赖先验知识,难以保证特征提取的有效性,深度学习方法要求训练集和测试集满足同一分布,这在工业现场难以满足,使得模型性能大幅下降.提出一种基于多层领域自适应的故障诊断方法,能够实现多种类、多尺寸的轴承故障诊断.首先,采用预训练好的ResNet18(Residual Network)作为特征提取器,并对每个残差块提取的特征计算MK-MMD(Multiple Kernel-Maximum Mean Discrepancy)距离,通过同时匹配高层和低层特征以有效匹配边缘分布差异.其次,每个残差块提取的特征都进入与之匹配的分类器中,通过Softmax层计算的预测概率分布,并转化为伪标签,缩小条件分布差异.最后,引入Adam优化器,对整体模型参数进行优化,加快模型训练,提高模型收敛速度.实验结果表明,所提出的方法能够有效提取可迁移特征,在负载变化的场景下达到了较高的诊断精度,并具有一定的泛化能力.
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在可持续发展战略不断发展的趋势下,对绿色矿山的评估标准也在不断发生变化,因此,更加严谨的对绿色矿山工作的成效进行有效评估,是提高矿产业发展质量的有效途径.在本次研究中,本文结合文献计量工具CiteSpace对绿色矿山评价体系的文献资料进行了详细的整理.结合矿山实际生产方式和矿山开采方式等诸多内容,分析并寻找出绿色矿山评价体系的制定基础与发展方向.矿山的高质量发展在很大程度上关系到绿色矿山的建设,并且绿色矿山评价体系的形成同样更加科学与严谨.为了深化研究的科学性,本文基于高质量发展视角下的绿色矿山建设评价体
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有效解决飞溅泄油问题,能够改善多缸液压圆锥破碎机的使用性能状态.基于此,本文由多缸液压圆锥破碎机的特点展开论述,从现状、原因这两个方面分析了多缸液压圆锥破碎机飞溅泄油情况,并提出了相应的解决方案,深入分析了破碎机运行中存在的飞溅泄油问题,希望能助力破碎机结构的优化.
湿地沉积物中的重金属元素在自然条件下以活动态的形式进行迁移,对湿地的生态环境造成了一定的风险,为了解决上述问题,提出近红外光谱法在湿地沉积物重金属活动态特征测定中的应用.利用近红外光谱法(NIRS)对不同类型的样品建立预测模型,评估重金属元素的活动态,为生态风险评估提供依据.以某湿地公园为例,建立Co、Ni、Pb、Zn、Cu、Cd预测模型,研究表明,该区域重金属元素活动态均低于国家相应标准中规定的生态风险阈值,说明该区域生态风险较低.
为提高声呐浮标电缆粗化、灌注等工艺的效率,文章提出了粗化设备的结构实现方案及电气系统的设计,试制了原理样机.将通过样机粗化后的电缆进行灌注,静水压试验.结果表明,电缆内无进水现象,电缆粗糙度满足粘接灌注要求.
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