基于多传感器的不平衡数据轴承故障诊断

针对轴承故障数据类别不平衡导致诊断模型精度下降的问题,使用多传感器数据丰富数据特征,同时从数据增强和损失函数两方面着手,提出一种基于多传感器的不平衡数据轴承故障诊断方法。首先,设计一种多通道的带辅助分类器的生成对抗网络(ACGAN),利用独特的鉴别-分类结构生成高质量的多传感器数据以补充原始数据集;然后,提出一种改进的均值焦点损失函数(m-Focal Loss),将不平衡问题转化为样本的难易分类问题,根据难易程度进行加权,从而进一步提高诊断精度;最后,将一维卷积神经网络(1DCNN)作为分类网络,在凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集和实验室数据集上进行消融试验。结果表明:使用多传感器数据可以有效抑制不平衡数据带来的精度下降问题,加入ACGAN所生成的样本可大大提高不平衡数据下轴承故障诊断模型的精度。

安徽合肥“以投带引”招商模式的成功实践与启示

当前,招商引资手段同质化竞争越来越激烈,改变了国有资本投融资模式,从“土地优惠、税收减免”为主向“资本运作、基金支持”为主转变,已成为增强招商引资吸引力的重要路径。合肥通过“以投带引”的招商新模式,积极创新理念、找准方向、系统推进、优化服务、管控风险,并成功将显示屏、半导体和新能源汽车产业引入合肥,取得了较为成功的产业转型和升级。合肥的成功并非不可复制,从“合肥模式”的经典做法、显著成效和发展趋势中吸取经验,将对中小型城市的招商引资工作起到推动作用。

UPLC结合正交实验法优选正骨洗药最佳水煎工艺

目的优选正骨洗药最佳水煎工艺。方法 UPLC法检测方中君药川芎有效成分阿魏酸、臣药羌活有效成分异欧前胡素含量和浸膏得率,L_9(3~4)正交试验法考察煎煮时间、煎煮次数、加水量对正骨洗药有效成分含量的影响。结果正骨洗药最佳水煎工艺为:煎煮30 min,煎煮1次,加20倍水。结论 UPLC结合正交实验法优选正骨洗药水煎工艺简便快捷,稳定可行,能为临床上更合理地使用正骨洗药提供实验依据。

基于小波变换和Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

传统卷积神经网络在滚动轴承故障诊断中存在梯度扩散、参数爆炸和训练时间长等缺点,为此提出一种基于Involution卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将原始数据转换为时频图,经过数据预处理后送入基于Involution的神经网络模型;然后,经过不同Convolution卷积核对原始图像的局部区域特征进行不同方式的提取,扩展输入图像通道数;最后,通过Involution对特征图的每个像素点进行进一步特征提取,经过softmax层输出分类结果。CWRU轴承数据集和试验轴承数据集的分析结果表明,基于Involution卷积的神经网络模型所包含的参数较少,训练时间短,故障分类准确率可达99.75%,优于传统的CNN,DBN,自编码器等模型。