基于注意力机制的互特征融合旋转机械故障检测技术

旋转机制在生产生活中的应用愈加广泛;但旋转机械存在应用环境较为复杂,生产环境恶劣,各部件相互影响,单一信号无法完整表现故障特征等问题;针对此问题,研究根据注意力机制构建卷积神经网络,在网络结构中引入自注意力模块,采用多信号源进行数据提取,将不同信号特征互补融合并构建旋转机械故障检测模型,同时使用傅里叶变化进行数据优化;实验结果表明,构建模型的故障分类准确率为99.92%,比第二优的算法高出1.89%,故障检测精度达到了99.64%,数据进行傅里叶变换后的检测精度平均提升了17.32%;由此可得,构建的故障检测模型能够有效提取并融合不同数据采集的故障特征,大幅提升旋转机械的故障检测精度,且将数据特征融合模块加入模型中能够有效减少单独计算的运行成本,提高运算速度,减少因机械故障产生的生产安全事故。

金属增材制造技术在农业机械领域的应用与发展

随着科技的不断发展,金属增材制造技术在各个领域得到了广泛应用。农业机械作为农业生产的重要工具,其性能和可靠性对农业生产效率有着重要影响。借助金属增材制造技术,可以实现农业机械零部件的个性化定制、复杂结构的精确制造以及性能的显著提升。文章旨在系统分析金属增材制造技术对农业机械性能提升、研发周期缩短、生产成本降低等方面的影响,探讨金属增材制造技术在未来发展中的机遇和挑战。结果表明,金属增材制造技术不仅有助于提高农业机械的性能,还可以降低生产成本,实现农业机械的个性化定制。