小波变换和CNN涡旋压缩机故障诊断

针对传统单尺度信号分析难以有效解决涡旋压缩机故障诊断中的故障特征信息多尺度耦合问题,提出一种基于小波变换和卷积神经网络的涡旋压缩机故障诊断方法。首先将采集到的振动信号进行连续小波变换生成时频图,并对时频图进行网格化规范处理,将预处理后的时频图作为特征图输入Alexnet卷积神经网络,通过不断调节网络参数,得出最为理想的神经网络模型,以此实现对涡旋压缩机故障类型的辨识诊断。结果表明,该方法针对涡旋压缩机故障类型的识别准确率达到94.6%,与传统多尺度排列熵、信息熵熵距的故障诊断方法相比,该故障识别方法具有更高的准确率。

中美农业机械贸易态势及影响因素研究

以中美农业机械贸易为对象,综合采用对比和计量分析法,分析中美农业机械贸易态势及影响因素。就中美农业机械贸易态势来说,中国向美国出口农业机械的数量多于进口,但是出口贸易价值却远低于进口贸易价值。中国进口美国农业机械的成本高,主要是因为美国农业机械的技术和质量优于中国,美国进口中国农业机械,是因为中国农业机械具有价格优势。此外,影响中美农业机械贸易的因素主要有:人民币汇率、中美农业产值、农机企业数量、农业生产资料价格指数和美国农场数量,其中人民币汇率和美国农场数量的增加会引起两国农业机械贸易额的减少,其他因素的增长会促进中美农业机械贸易额的增长。