【摘 要】
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针对滚动轴承多故障诊断中特征提取困难和分类准确性低的问题,从有效特征提取和故障分类准确性两方面出发,将变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)方法结合,提出了一种自适应滚动轴承多故障诊断方法.针对VMD参数需人为事先设定导致信号分解效果差的情况,提出了灰狼算法(GWO)优化VMD实现自适应地获取最佳分解参数k和α.进一步,为了克服单个ELM模型分类精度不高和分类结果不稳定的问题,提出集成极限学习机(IELM)实现多故障的分类和识别,提高故障分类的准确性和稳定性.首先,采用GWO优化VMD,自适应地获取
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050;兰州理工大学甘肃工业过程先进控制重点实验室,兰州730050;兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学中心,兰州730050;兰州理工大学电气工程与
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针对滚动轴承多故障诊断中特征提取困难和分类准确性低的问题,从有效特征提取和故障分类准确性两方面出发,将变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)方法结合,提出了一种自适应滚动轴承多故障诊断方法.针对VMD参数需人为事先设定导致信号分解效果差的情况,提出了灰狼算法(GWO)优化VMD实现自适应地获取最佳分解参数k和α.进一步,为了克服单个ELM模型分类精度不高和分类结果不稳定的问题,提出集成极限学习机(IELM)实现多故障的分类和识别,提高故障分类的准确性和稳定性.首先,采用GWO优化VMD,自适应地获取最佳分解参数;其次,选择并提取模态信号的时频特征向量;最后,将特征向量输入到IELM中进行训练和分类.实验表明:本文方法可以自适应地分解信号并产生最佳分解效果,实现滚动轴承故障的准确早期预警和识别.
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针对长期演进LTE网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题,建立了结合堆栈降噪自编码器与极限学习机的LTE网络上行干扰分析模型.使用上行干扰原始数据无监督地预训练堆栈降噪自编码(SDAE)提取高层抽象特征,并为极限学习机(ELM)分类器提供初始参数.该模型发挥了ELM收敛快和SDAE抑制噪声的优势,同时克服了ELM参数随机赋值造成的鲁棒性不足的问题.实验结果表明,该模型提高了LTE网络上行干扰分析的效率,并具有较强的鲁棒性.
针对实际应用中缺乏统一集成的用于数控装备可靠性分析的信息物理融合系统框架和算法实现,本文提出了一种基于数字孪生的方法,研究了具体的框架搭建和算法实现.通过数据采集、数据处理、数字孪生模型训练和评估、模型调试和优化、模型在线部署、可靠性分析、预测性维护7步序列化的工作流程实现了从物理层到信息层再返回物理层的闭环控制.通过数控装备主轴回转误差预测可靠性实验验证了该信息物理融合框架的可行性和有效性,该框架和算法能够对数控装备进行可靠性分析,有助于支持更有效和科学的预测性维护.
提出了一种基于粒子群-支持向量机(PSO-SVM)及时序环节的数控刀架故障诊断方法.首先,将数控刀架划分为5个子系统,并将一个工作周期划分为4个时序环节(T1、T2、T3、T4);其次,探索了数控刀架不同时序环节振动、电机电流、油压以及接近开关等信号的特征提取方法;最后,提出了基于PSO-SVM的数控刀架故障诊断方法,并开展了不同时序环节的数控刀架故障试验.根据故障数据对支持向量机(SVM)和PSO-SVM两种故障诊断方法进行了对比验证.结果 表明:时序环节T2、T3和T4的故障诊断准确率分别提高了28％
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针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据.针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补金方法DCaT-T和DCaT-R.特别地,为提升补全方法的预测性能,DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法.实验结果表明,DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法SDType,DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法,并且两
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