基于堆叠稀疏判别自编码的滚动轴承智能故障诊断方法

针对复杂工况下旋转部件故障诊断精度不理想、稳定性差的问题,提出一种堆叠稀疏判别自编码智能故障诊断方法。首先,构造堆叠稀疏自编码网络结构,利用KL散度限制多层网络的稀疏性以增强深度自编码网络的学习性能;其次,采用半监督机制对上述网络进行改进,利用标签信息对分类层进行调整,增强自编码网络的分类能力;然后,提出样本结构特征约束,通过增加类几何特征惩罚项和类数据特征惩罚项对网络隐藏层进行约束,自适应判别聚合距离和分类距离,提升整体网络的特征提取能力;最后,在美国凯斯西储大学轴承数据集上验证所提方法的可靠性。试验结果表明,与现有方法相比,堆叠稀疏判别自编码智能故障诊断方法在多组数据集上均能够获得更高的诊断精度,具有良好的稳定性。

多传感器融合低成本农机自动导航方法

针对现有大田农机高精度卫星导航成本高,且受气象环境影响较大的问题,该文提出了一种基于D-S-CNN的农田多传感器融合的自动导航方法,实现田间低成本、高精度定位导航。首先,将低成本卫星导航、惯性导航、视觉导航传感器的数据进行预处理,分别得到拖拉机的位置、姿态信息,然后通过D-S证据理论进行传感器失效检验,最后将三种传感器的位置、姿态信息以及D-S证据信任函数矩阵输入CNN神经网络进行信息融合实现田间高精度定位。实验表明,采用基于D-S-CNN的农田多信息融合导航方法,在离线测试中,无传感器失效情况下定位精度为4 cm,单个传感器失效情况下定位精度为10 cm,定位时间约17 ms;在实际测试中,无传感器失效情况下定位精度为6 cm,单个传感器失效情况下定位精度为13 cm,且该算法具有较好的鲁棒性和实用性。

基于深度神经网络的嵌入式轴承故障智能诊断系统

针对滚动轴承故障的在线监测与智能诊断问题,建立了一种基于深度神经网络(DNN)的嵌入式轴承故障智能诊断系统,采用轻便的可移动硬件设备完成滚动轴承的信号采集监测,可结合多种智能神经网络算法训练故障模型,快速诊断滚动轴承故障类型。采用凯斯西储大学数据集进行仿真实验,DNN模型平均测试准确率能够达到97.7%;对某型号直升机主减速器轴承进行测试实验,实验表明该智能诊断系统可以实现四种基础功能,完整采集滚动轴承信号并且进行故障诊断及结果显示,DNN模型平均测试准确率能够达到96.7%,在轴承智能检测方面取得了满意的效果。

国产动画电影的痛与梦——从《大闹天宫》到《大圣归来》

2015年夏天,一部国产电影、一首原创悟空、一句国漫崛起,阔别了近50年的孙悟空作为动画人物回归银幕。惊人的票房和潮水般的好评淹没着头条,然而仔细回顾中国动画片的发展历史,这一路走来却是风雨兼程。《大圣归来》的横空出现,又一次点燃了国人的动画梦。

提高小学语文阅读能力的策略

对于小学生的语文阅读教学,不能够再按照以往的应试教育模式进行,不利于新课改要求的实现,也不利于学生差异化发展.对于小学语文阅读能力的教学,教师要转变思想,多融入新的教学方法,对考虑学生的发展特点,从学生的角度出发,同时,还要不断强化自身的专业能力.对于小学生而言,要用于向教师提出自己对于阅读的想法,与教师一起激发出自己的兴趣和热情,养成良好的阅读习惯,提升自己的阅读水平和综合素养.

浅析生态养老产业发展现状及对策

随着我国人口老龄化程度加深,养老问题日趋严重。目前我国传统的养老模式已经不能满足市场需求,发展多层次、多元化的养老模式已成为趋势。针对养老资源供求不平衡、服务水平普遍偏低、专业人才缺口大、传统思想观念根深蒂固等问题,对生态养老进行了内、外部因素研究,并在此基础上结合宏观环境分析生态养老的特点和背景,提出了对策建议。

追光者

“如果说你是海上的烟火,我是浪花的泡沫,某一刻你的光照亮了我……”“艺兰杯”歌唱比赛,可以说是我初中生涯里最绚丽,最令人向往的一个梦。不过它就像一个美丽的泡沫,像一刹的烟火,很脆弱,一触即破,然而在明媚的阳光之下,晶莹剔透,神秘莫测,五彩斑斓,令人神往。