-
基于异常音频信号的踏板机械系统轴承故障识别研究
来源:自动化与仪器仪表 发布日期:2024-04-25
为确保钢琴演奏的音质，踏板机械系统轴承的健康状态至关重要。检测并识别其中潜在的故障，对维持乐器的性能表现有着显著作用。针对这一需求，研究构建了一套异常音频信号处理及故障诊断模型。通过小波分析技术从音频信号中提取特征，并结合机器学习方法来识别轴承故障。实验数据集经过系统采集，并在所提出的模型中进行验证，结果显示该模型具备准确辨识异常音频信号的能力，其判断正确率达到90.00%,对故障分类的判断准确率
-
化工机械设备的故障诊断与处理措施研究
来源:清洗世界 发布日期:2024-04-24
化工机械设备是化学工业生产过程中的各种机械设备，无论在实际生产中发生何种设备的故障，都会对整个生产造成影响，甚至可能导致较为严重的后果。本文阐述了化工机械设备的主要故障类型，论述了化工机械设备的故障诊断方法，探讨了化工机械设备故障的诊断方法和处理措施。
-
零小样本旋转机械故障诊断综述
来源:计算机工程与应用 发布日期:2024-04-20
随着数据时代的到来，基于数据驱动的故障诊断方法表现出了优秀的性能。深度学习应用于故障诊断以来，监督学习取得了巨大的发展，但当样本稀少或者缺失时，监督学习将缺乏训练的必要条件。提出了零小样本问题并分析了其在旋转机械故障诊断领域的现状；回顾了零小样本旋转机械故障诊断的发展历程、主流模型和当前研究热点；从零样本问题和小样本问题两个方面总结了现有研究成果并分析现有方法在零小样本问题中的应用。最后，展望了旋
-
基于PA-VME与SPP的机械设备故障诊断方法的研究
来源:机械制造与自动化 发布日期:2024-04-20
针对传统的故障识别方法存在信号质量低和诊断精度差等问题，提出一种参数自适应变分模式提取（PA-VME）和稀疏保持投影（SPP）相结合的数据驱动机械故障诊断新方法。结合相关系数、L-峭度和信息熵构造一个新的指标LFCI并将其作为适应度函数，采用粒子群算法对变分模式提取的内部参数进行优化，从而形成PA-VME模型并将其用于振动信号的模式分解；根据构造的指标能够反映信息有序度的原则
-
汽车底盘常见故障诊断及维修思考
来源:汽车维修技师 发布日期:2024-04-20
汽车底盘是指汽车的主要支撑结构，承担着汽车车身及载重的重要功能。底盘的健康与否直接关系到汽车的安全性能和行驶稳定性，因此底盘的常见故障诊断及维修显得格外重要。基于此，本文分析了汽车底盘常见故障诊断及维修策略，以供参考。
-
基于坐标注意力机制的旋转机械故障诊断
来源:汽轮机技术 发布日期:2024-04-18
旋转机械故障诊断在工业领域具有重要意义。本研究提出了一种基于坐标注意力机制与迁移学习的旋转机械故障诊断方法。为了捕捉旋转机械的故障信号在时频域的特征，运用连续小波变换将原始信号转换为小波时频图。然后，引入基于坐标注意力机制的模型，该机制能够自适应地学习不同位置的特征权重，提升了故障特征的辨别能力。通过在预训练阶段和微调阶段对网络进行训练，实现了模型在不同工况下的迁移学习，提高了模型的泛化能力。实验
-
石油企业常用仪器仪表的故障诊断及检修
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-04-15
本文探讨了石油企业常用仪器仪表的故障诊断与检修方法。石油企业依赖于精确的仪器仪表来保障生产流程和安全运营。本文深入分析了不同类型仪器仪表的应用，介绍了故障诊断的原理和方法。通过分类和案例分析，揭示了常见问题和典型故障案例。此外，本文提出了故障检修流程和方法，强调数据分析技术与智能维护系统的重要性。通过案例分享，总结了石油企业仪器仪表维护的实践经验。
-
基于注意力增强型编解码网络的化工过程故障诊断
来源:辽宁石油化工大学学报 发布日期:2024-04-15
化工过程的数据往往含有动态时序特性，传统故障检测对动态信息的使用率较低，限制了故障诊断性能。针对这个问题，提出了一种基于注意力增强的编解码网络模型的化工过程故障诊断新方法。编码部分利用LSTM提取过程数据的特征信息，结合注意力机制，更加有效地利用过程数据间的动态信息；解码部分利用LSTM并结合注意力机制提供的上下文向量，为归一化指数的回归提供更加精准的状态信息，最后利用归一化指数回归得到各个样本数
-
新能源汽车常见故障诊断方法及维修对策分析
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-04-15
新能源汽车作为汽车行业的重要发展方向，不仅能有效减少化石能源的消耗，还可促进环境保护，其作为一种环保、节能、高效的交通工具，受到了人们的广泛关注。但新能源汽车在行驶过程中可能会出现各种各样的故障，从而影响驾乘人员的体验感。该文对新能源汽车常见故障进行分析，探讨新能源汽车常见故障诊断方法及维修对策，以提高新能源汽车的性能，延长其使用寿命。
-
基于深度张量投影网络的机械故障诊断方法研究
来源:振动工程学报 发布日期:2024-04-15
针对现有的、基于深度卷积神经网络的故障诊断方法利用池化层对高阶输入张量降维时容易破坏张量数据，造成数据信息丢失，以及网络结构相对复杂的不足，构造了一种深度张量投影网络。该网络利用张量投影层代替传统卷积神经网络中的池化层，在对输入的高阶张量数据进行降维时，不会对张量数据造成破坏，避免了特征信息的丢失，提高了模型对故障的识别准确率；并且张量投影层是一种维度可变的降维层，可以简化网络结构。在此基础上，结
027-87841330