【摘 要】
：
为解决轴承健康评估问题,提出一种基于深度可分离卷积和门控循环单元的轴承剩余寿命预测方法.使用深度可分离卷积提取轴承状态信号的空间特征,并结合自注意力机制进一步增强对轴承健康状态信息的关注程度,然后使用门控循环单元提取特征间蕴含的时序信息,综合利用上述方法可以更准确地提取轴承退化特征信息.通过在公开的轴承加速寿命试验数据集上进行剩余寿命试验,验证了该方法可以有效提取轴承退化特征,实现轴承剩余寿命预测,具有一定的应用价值.
【机 构】
：
石家庄铁道大学 省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点试验室,河北 石家庄 050043;石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 050043;石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河
论文部分内容阅读
为解决轴承健康评估问题,提出一种基于深度可分离卷积和门控循环单元的轴承剩余寿命预测方法.使用深度可分离卷积提取轴承状态信号的空间特征,并结合自注意力机制进一步增强对轴承健康状态信息的关注程度,然后使用门控循环单元提取特征间蕴含的时序信息,综合利用上述方法可以更准确地提取轴承退化特征信息.通过在公开的轴承加速寿命试验数据集上进行剩余寿命试验,验证了该方法可以有效提取轴承退化特征,实现轴承剩余寿命预测,具有一定的应用价值.
其他文献
采用干混和等体积浸渍法分别制备了NiB/Hβ、NiP/Hβ和Ni-HPWMo/Hβ3种烷烃异构化催化剂,并采用XRD、SEM、N H3-T PD等手段对催化剂进行表征,考察了3种催化剂催化正己烷异构化的反应性能、热稳定性及650℃再生后催化异构化性能.结果表明:虽然3种催化剂均具有催化正己烷异构化的活性,但Ni-HPWMo/Hβ、NiB/Hβ的热稳定性较差,而且NiB/Hβ的催化裂解性能较强,导致裂解产物增多;在650℃下模拟工业条件再生后,Ni-HPWMo/Hβ和NiB/Hβ催化性能明显降低,NiP/H
随着通信测控技术的发展和人工智能新技术的崛起,智能化和信息化成为未来无线通信领域的发展方向。但是频谱资源日益稀缺,通信环境复杂多变,信号在传输过程中会受到各种杂波干扰。认知动态系统（Cognitive Dynamic System,CDS）的提出为无线通信技术带来了曙光,其自适应波形技术在目标特性或外界环境发生变化时,可以有效避开干扰,提高系统抗干扰能力和目标检测性能。自适应波形技术通过感知外界环
利用气相色谱-质谱联用(GC-M S)技术对丙烯羰基化法生产丁辛醇工艺残液重组分进行了分析,确定了重组分中2个含量较高的组分——2,4-二乙基-5-羟基-2-辛烯醛和2-乙基己酸-2-乙基己酯,推测了产生残液重组分可能的副反应.2,4-二乙基-5-羟基-2-辛烯醛可能是由于正丁醛发生深度缩合后,仅脱除了离羰基较近碳原子上的羟基而生成;2-乙基己酸-2-乙基己酯则可能是由2-乙基己醛发生季先科反应生成,或者是由2-乙基己酸和2-乙基己醇发生酯化反应而来.丁辛醇工艺残液重组分组成的确定为对其开展进一步有效利用
为了降低催化裂化汽油精制装置的辛烷值损失,基于机器学习技术和改进灰狼优化算法建立了汽油辛烷值损失的预测和优化模型.首先通过Pearson相关系数法、最大互信息系数法(MIC)和基于随机森林的特征选择方法分别对影响汽油辛烷值的367个特征进行训练获得各特征的重要度评分,对3种方法的结果按权重法进行融合获得最终的特征重要度排序,根据特征重要度占比之和超过95％ 的指标,选出25个特征作为建模主要变量;然后基于XGBoost算法建立汽油辛烷值损失预测模型,对比其他机器学习模型,验证了XGBoost在测试集上的预
以自制氧化石墨(GO)为原料,尿素为氮源,通过水热法制备了氮掺杂还原氧化石墨烯(N-rGO)载体,采用浸渍法制得不同镍负载量Ni/N-rGO催化剂,采用N2吸附-脱附、XRD、SEM等手段对Ni/N-rGO催化剂进行表征分析,考察催化剂制备条件(活性组分负载量、尿素添加量、H2还原温度)和反应条件(反应温度、反应压力、反应时间)对Ni/N-rGO催化剂催化苯酚选择性加氢制备环己酮的影响.结果表明:在活性组分负载质量分数为20％、尿素/GO质量比为30、H2还原温度为450℃的条件下制备的20％Ni/N-r
以蜡油加氢反应流出物空冷器出口管道为研究对象,基于腐蚀性介质组分H2 S、N H3在水相中不同温度下的分布特性分析,揭示了多组分流体流动过程中的冲蚀损伤机理,构建了空冷器出口管道冲蚀损伤特性的预测方法.采用Mixture模型与k-ω湍流模型对出口管道的冲蚀损伤特性进行了数值模拟,并采用剪切应力、传质系数、损伤速率等参数对冲蚀损伤特性进行了定量表征.结果表明:随着空冷器出口管系距离三通中心轴向距离的增加,管内流体流速和水相体积分数不断增加,传质系数和损伤速率较大区域位于管道底部区域,传质系数最大值为5.05
基于密度泛函理论(DFT),通过量子化学计算研究了主要的石油卟啉,包括ETIO、DPEP、DI-DPEP、RHODO-ETIO、RHODO-DPEP或RHODO-DI-DPEP型和Ni2+/VO2+形成的金属卟啉配合物的分子结构、电子特性、解离能等.卟啉环的空腔尺寸、电荷分布、共轭特性均使其易于与Ni2+/VO2+发生络合,且配合物结构稳定.空间效应和竞争吸附使得VO2+-卟啉配合物中的V原子和卟啉环不共面,VO2+-卟啉环的配位作用弱于Ni2+-卟啉环,因此Ni的脱除通常比V困难.Ni2+/VO2+-卟
基于某石化企业霍尼韦尔(PHD)实时数据库及实验室信息管理系统(LIMS)数据库,提出结合数据挖掘技术建立化工过程模型,解决在催化裂化汽油精制处理中S Zorb吸附脱硫过程的产品质量难以精准控制和过程优化响应不及时的问题.通过改进主成分分析(PCA)算法筛选出与汽油辛烷值损失相关性较高的操作变量,在此基础上,使用随机森林回归算法(RFR)构建汽油辛烷值损失预测模型,用于预测辛烷值损失.实验数据表明,预测结果的准确率为99.13％,相关系数(R2)为0.983,均方根误差为3.2169×10-4,该模型与真
贪婪随机坐标下降法是当前提出的求解最小二乘问题的有效方法.本文通过引入“残量最大下降指标”,给出了贪婪随机坐标下降法的修正版本及一个有效的两步混合加速算法.同时,将这些改进的有效算法用来求解带有Einstein-积的张量方程.理论及数值实验都充分验证了所提出算法的可行性和有效性.
本文以汉服为研究对象进行了汉文化发展研究。解析了汉服中的文化内涵以及汉服及其相关文化的阶段性发展特征。重点对现代汉服文化发展与产业发展路径进行了分析,以期让人们更好地认识汉服背后的文化内涵,合理有效地发展汉服产业及其相关文化。