【摘 要】
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[目的]提出一种从强背景噪声、非平稳、非线性的复杂设备滚动轴承早期冲击故障振动信号中有效提取故障特征并进行故障模式识别的方法.[方法]首先,利用快速谱相关(FSC)分析提取原始振动信号的故障特征,并利用多尺度排列熵(MPE)对故障特征进行量化;然后,将故障特征数据输入BP神经网络进行故障诊断模型训练与测试;最后,对变速情况下的滚动轴承故障模拟实验数据和美国凯斯西储大学公开的轴承故障试验数据集进行故障识别研究.[结果]结果显示:所提方法对不同类型的故障具有较高的辨识精度,可达97％以上.[结论]研究验证了基
【机 构】
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海军工程大学 动力工程学院,湖北 武汉 430033;中国人民解放军91278部队,辽宁 大连 116041;海军工程大学 舰船与海洋学院,湖北 武汉 430033
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[目的]提出一种从强背景噪声、非平稳、非线性的复杂设备滚动轴承早期冲击故障振动信号中有效提取故障特征并进行故障模式识别的方法.[方法]首先,利用快速谱相关(FSC)分析提取原始振动信号的故障特征,并利用多尺度排列熵(MPE)对故障特征进行量化;然后,将故障特征数据输入BP神经网络进行故障诊断模型训练与测试;最后,对变速情况下的滚动轴承故障模拟实验数据和美国凯斯西储大学公开的轴承故障试验数据集进行故障识别研究.[结果]结果显示:所提方法对不同类型的故障具有较高的辨识精度,可达97％以上.[结论]研究验证了基于FSC-MPE与BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法的可行性和优越性,可为滚动轴承健康状态评估提供技术支持.
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[目的]现有作战推演仿真系统主要基于作战规则和经验知识作决策,但存在应用场景有限、效率低、灵活性差等问题.为此,提出一种基于深度强化学习(DRL)技术的智能决策模型.[方法]首先,建立仿真推演的最大熵马尔科夫决策过程(MDP);然后,以actor-critic(AC)体系为基础构建智能体训练网络,生成随机化策略以提高智能体的探索能力,利用软策略迭代更新的方法搜索更优策略,不断提高智能体的决策水平;最后,在仿真推演平台上对决策模型进行验证.[结果]结果表明,利用改进SAC决策算法训练的智能体能够实现自主决策
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