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基于拓扑感知和双视图分类器的旋转机械故障诊断方法
来源:振动与冲击 发布日期:2025-01-15
针对旋转机械不同工况下数据分布不同，以及故障数据稀缺使得样本类别不均衡，导致故障诊断模型性能退化这一问题，提出一种基于拓扑感知和双视图分类器的故障诊断方法。该方法以一个图卷积网络为诊断框架，提出的非参数化拓扑感知模块能自适应更新图数据拓扑结构，约束不同域数据获取近似的消息传递路径，通过图卷积网络有效提取域一致故障特征；利用二分类器和多分类器构建双视图分类器，并计算二元输出和多元输出的相似度对训练数
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基于拓扑感知和双视图分类器的旋转机械故障诊断方法
来源:振动与冲击 发布日期:2025-01-15
针对旋转机械不同工况下数据分布不同，以及故障数据稀缺使得样本类别不均衡，导致故障诊断模型性能退化这一问题，提出一种基于拓扑感知和双视图分类器的故障诊断方法。该方法以一个图卷积网络为诊断框架，提出的非参数化拓扑感知模块能自适应更新图数据拓扑结构，约束不同域数据获取近似的消息传递路径，通过图卷积网络有效提取域一致故障特征；利用二分类器和多分类器构建双视图分类器，并计算二元输出和多元输出的相似度对训练数
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农业机械故障诊断技术及在设备维护中的应用
来源:中国农机装备 发布日期:2025-01-08
随着农业机械化水平的不断提升，农业设备的智能维护需求也日益增加。然而，传统的维护方法存在维护不足或过度维护的问题，导致设备运行成本增加和故障频发。针对农业机械设备中的联合收割机和拖拉机，结合振动分析与神经网络技术，展开了故障诊断与预测性维护的研究。通过实时振动数据的采集与分析，提出了一种智能化的维护策略，以期降低维护成本、提高设备运行稳定性，并提高农业生产的整体效率。
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农业机械故障诊断技术及在设备维护中的应用
来源:中国农机装备 发布日期:2025-01-08
随着农业机械化水平的不断提升，农业设备的智能维护需求也日益增加。然而，传统的维护方法存在维护不足或过度维护的问题，导致设备运行成本增加和故障频发。针对农业机械设备中的联合收割机和拖拉机，结合振动分析与神经网络技术，展开了故障诊断与预测性维护的研究。通过实时振动数据的采集与分析，提出了一种智能化的维护策略，以期降低维护成本、提高设备运行稳定性，并提高农业生产的整体效率。
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面向机械设备通用健康管理的智能运维大模型
来源:机械工程学报 发布日期:2025-01-07
近年来，基于深度学习的各类机械设备健康管理模型取得了显著进展。然而，现有模型参数规模小，通常只能接受特定采频、转速、模态的数据，针对齿轮、轴承等特定零部件，执行监测、诊断、预测等特定任务，且难以适应新场景，缺乏持续进化能力。随着高端设备精密性、复杂度的不断提升，工业场景对高通用、易扩展、可进化的“一站式”健康管理服务需求日益迫切。受近年来ChatGPT等语言大模型在数据、任务、场景等方面通用化发展
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改善机械故障监测和维护的人工智能方法
来源:价值工程 发布日期:2025-01-07
工业4.0时代，传统维护方式难以满足机械故障监测的高效、精准需求。本研究针对预测性维护（PdM），利用工业物联网（IIoT）技术自动采集数据。构建人工神经网络（ANN）模型，分析S型激活函数，采用均方误差（MSE）等评估性能。针对数据不均衡，结合专家知识分析。实验显示，ANN模型准确度87%，提升维护效率与准确性。PdM策略优势显著，为制造业提供高效、低成本维护方案，奠定科学评估基础，有望推动机械
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面向机械设备通用健康管理的智能运维大模型
来源:机械工程学报 发布日期:2025-01-07
近年来，基于深度学习的各类机械设备健康管理模型取得了显著进展。然而，现有模型参数规模小，通常只能接受特定采频、转速、模态的数据，针对齿轮、轴承等特定零部件，执行监测、诊断、预测等特定任务，且难以适应新场景，缺乏持续进化能力。随着高端设备精密性、复杂度的不断提升，工业场景对高通用、易扩展、可进化的“一站式”健康管理服务需求日益迫切。受近年来ChatGPT等语言大模型在数据、任务、场景等方面通用化发展
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改善机械故障监测和维护的人工智能方法
来源:价值工程 发布日期:2025-01-07
工业4.0时代，传统维护方式难以满足机械故障监测的高效、精准需求。本研究针对预测性维护（PdM），利用工业物联网（IIoT）技术自动采集数据。构建人工神经网络（ANN）模型，分析S型激活函数，采用均方误差（MSE）等评估性能。针对数据不均衡，结合专家知识分析。实验显示，ANN模型准确度87%，提升维护效率与准确性。PdM策略优势显著，为制造业提供高效、低成本维护方案，奠定科学评估基础，有望推动机械
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技师学院新能源汽车故障诊断模块的课程优化与企业协同创新路径的研究
来源:时代汽车 发布日期:2025-01-05
本文针对新能源汽车行业的快速发展和对专业人才的高需求，分析了技师学院在新能源汽车故障诊断模块的课程设置、教学内容、教学方法、实践教学等方面存在的问题，并提出了相应的优化策略。同时，探讨了企业参与课程建设、产学研用协同创新等协同创新路径，旨在促进教育内容与行业需求的紧密结合，提高学生的职业技能和就业竞争力。通过实施这些策略和路径，可以为新能源汽车行业培养更多高素质的技术人才。
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技师学院新能源汽车故障诊断模块的课程优化与企业协同创新路径的研究
来源:时代汽车 发布日期:2025-01-05
本文针对新能源汽车行业的快速发展和对专业人才的高需求，分析了技师学院在新能源汽车故障诊断模块的课程设置、教学内容、教学方法、实践教学等方面存在的问题，并提出了相应的优化策略。同时，探讨了企业参与课程建设、产学研用协同创新等协同创新路径，旨在促进教育内容与行业需求的紧密结合，提高学生的职业技能和就业竞争力。通过实施这些策略和路径，可以为新能源汽车行业培养更多高素质的技术人才。
027-87841330