基于自动编码器和长短时记忆网络的智能汽车故障诊断方法研究

来源 :四川大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yintao001
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智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一种故障诊断方法.针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征表示,再利用压缩的特征重构数据,根据重构误差的大小判断数据是否异常.针对时序传感器数据,采用多层长短时记忆网络学习时序数据之间的时间依赖关系来预测当下时刻的数据值,根据预测误差的大小判断数据是否异常.提出一种阈值随误差大小动态变化的自适应阈值确定方法,使得决策变量对于异常值相对敏感.进一步
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针对滚动轴承状态监测实时性差、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进局部均值分解(ILMD)和数学形态学分形理论的特征提取算法,并结合概率神经网络(PNN)完成对轴承状态的智能化识别分类.该算法首先通过ILMD分解轴承原始振动信号,选取相关性系数最大的两阶分量,求取其分形维数作为特征向量;其次,结合盒维数理论,将“形态学覆盖面积”作为第三维特征向量,同时构建起三维特征矩阵;最后,将特征矩阵输入PNN以完成状态的识别分类.使用西储大学实测轴承数据验证算法,结果表明,该算法不仅能够精确识别不同状态的轴承,还
为了解亚热带地区常绿阔叶林木本植物一级根养分元素变化规律,基于根序法对福建省建瓯市万木林自然保护区天然常绿阔叶林群落的89种树种一级根进行碳、氮浓度测定。结果表明,89种树种一级根的C、N质量浓度分别为433.9和13.7 mg/g,C∶N为36.7,变异系数分别为6.4%、39.2%和39.9%;一级根C浓度在叶片习性和生长型间存在显著差异,而N浓度和C∶N在不同叶片习性和生长型间的差异不显著;6主要科[樟科(Lauraceae)、壳斗科(Fagaceae)、冬青科(Aquifoliaceae)、山矾科
随着社会进步和科技发展,人们对生活质量的要求越来越高,功能性神经精神疾病的临床治疗日益受到重视.功能性神经精神疾病是指与神经系统功能紊乱相关的疾病,包括帕金森病和肌张力障碍等运动障碍、抑郁症和强迫症等精神障碍、癫痫、慢性疼痛等,这些疾病往往没有明确的致病灶,而只表现为功能异常,传统上主要依赖药物治疗.神经调控技术的出现,通过微创植入或无创的电、磁刺激改变神经系统活性,进而治疗疾病,极大丰富了临床疗法,推动了医工融合的学科发展.
期刊
为处理铀元素造成的大规模水体污染,本研究拟采取生物治理的策略,以微生物吸附的方法来达到去除铀污染的目的.本实验从142株具有辐射抗性的细菌分离物中,筛选并鉴定到一株对重金属铀具有高度耐受能力的菌株H002;经16s rRNA和生理生化鉴定,确定H002属于嗜麦芽糖寡养单胞菌(Stenotrophomonas maltophilia).通过不同参数条件下的吸附实验表明,该菌在TGY培养基中培养12 h的细胞,对铀的吸附量最大;其中细胞表面的羧基参与铀的吸附;此外,不同阴、阳离子和表面活性剂会影响H002细胞
对任意数域k上的有限维代数Λ,记M为Λ的有限生成投射模态射范畴.本文利用Λ的支撑τ-倾斜模给出了M的极大rigid对象的分类.特别地,M的极大rigid对象与Λ的支撑τ-倾斜模之间存在一一对应关系.作为结果,M中的任意rigid对象都可以扩充为极大rigid对象,且任意的基本极大rigid对象的不可分解直和项个数恰好为2|Λ|.
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为了解姜花属(Hedychium)植物的抗寒性并筛选抗寒种质,测定了3种姜花属植物和11个品种在自然越冬过程中的相对电导率、可溶性蛋白质和MDA含量及SOD、POD活性的变化,采用主成分分析结合隶属函数法对姜花属植物抗寒性进行综合评价及聚类分析。结果表明,姜花属植物的5个生理指标随越冬时间的延长均呈先上升后下降的变化趋势,多数于气温最低月(2月)达到最大值。同一时期,抗寒性强的种类或品种的相对电导
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裂变气体释放(FGR)对燃料元件的热力演化过程有着极其重要的影响,准确地模拟反应堆中裂变气体释放是燃料元件性能分析程序开发的最基本内容之一,也是重要的评价准则.本文围绕快堆边界下的裂变气体释放行为展开详细论述,基于气体原子与气泡行为模型,模拟了晶内气体原子的产生、自由扩散、俘获-再溶解等行为,以及晶内气泡的形成、生长、融合、移动等行为.模拟了晶界气泡的生长、连接、通道形成与气体释放等过程.通过数值方程组离散和迭代计算,建立了一种快堆边界下的裂变气体释放数值模型.经过与理论及实验数据对比,结果显示该模型能准