【摘 要】
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风电是可再生能源的一种重要存在形式,齿形带是风机变桨系统的核心传动零部件,风机中的齿轮带由于应力疲劳会产生断裂现象,从而导致风机故障。提出一种基于LSTM深度学习神经
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风电是可再生能源的一种重要存在形式,齿形带是风机变桨系统的核心传动零部件,风机中的齿轮带由于应力疲劳会产生断裂现象,从而导致风机故障。提出一种基于LSTM深度学习神经网络的风机齿轮带断裂故障预测方法,结合风电厂SCADA系统的风机运行状态监控数据,在随机森林算法的数据特征筛选基础之上,采用LSTM神经网络对齿轮带故障进行预测。通过基于某风电厂实际运行数据集的故障预测模型验证和对比试验。结果表明,模型的应用能够有效提高风机齿轮带断裂故障预测的精度。
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在班级管理当中，班主任会遇到各种各样的问题学生，只要认真分析出现问题的原因所在，对症下药，就能及时解决，从而阻止一些悲剧的发生。一般来讲，班主任会根据自己了解的教育中常见的
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目的探讨上海市青浦地区急性肾损伤预警系统的建立与应用效果。方法收集青浦区1429例成人(≥18岁)急性心肌梗死患者作为此次研究对象,其中测试病例为1033例,验证病例为396例
金属硝酸盐中加入适量的添加剂均匀混合后，利用黑索金炸药（RDX）爆轰合成铝酸锶铕（SrAl2O4：Eu^2＋、Dy^2＋）长余辉发光材料的实验研究。通过X射线粉晶衍射仪（XRD）和TEM对爆轰灰及高温处理
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