【摘 要】
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齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备，早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要，因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断，首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况，在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚，生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（51977128）； 上海市自然科学基金项目资助（21ZR1425400）； 上海市青年科技英才扬帆计划（20YF1454300）～～；
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齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备，早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要，因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断，首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况，在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚，生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系，增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数，获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类，输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验，证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好，能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。
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初中物理学科实践活动是伴随着深化义务教育课程改革应运而生的,注重理论与实践相结合。它是以科学、技术、社会和环境相关的物理问题为基础,基于学生已有经验、以实践为中心的一门课程,强调学生在生活中发现问题,通过体验、合作、探究等方式学习,运用正确、多元的方法解决问题。通过物理学科实践活动,学生会经历一个“学习理解——实践应用——创造迁移”的过程,从而发展多方面的能力,培养学生的必备品质和关键能力以面对未
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