基于LSTM的风机滚动轴承剩余寿命预测研究

滚动轴承作为风机的关键部件,其状态监测和剩余寿命预测对机械的稳定运行具有重要作用。剩余寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)不仅可以有效地防止机械装备发生突发性故障,而且可以最大限度地利用关键零部件的工作能力。基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory LSTM)对滚动轴承的剩余寿命进行预测,首先对滚动轴承数据进行时域、频域、时频域的故障特征提取,将提取特征作为预测模型输入;将一部分样本作为训练集输入LSTM预测模型,分批次输入模型进行训练,并调整网络参数,建成模型后利用测试集进行测试。相比于支持向量机(Support Vector Machine,SVM),基于LSTM网络的寿命预测模型能够充分利用全生命周期时序数据的前后关联信息,对滚动轴承寿命预测具有更高的准确率。

抽油机电机直接转矩控制器研制

油田采油设备使用大量的游梁式抽油机,由于抽油机电机的运行效率很低,浪费了大量的电能,目前也采用了许多电机节能技术,但效果均不佳。文中介绍了采用直接转矩控制技术来控制抽油机电机,从而达到良好的节能效果。

基于动态评价理论的初中英语阅读教学方法研究

在初中英语教学当中,提升学生的阅读能力对于学生的综合发展具有非常重要的意义,但是一些教师仍然采用以期末考试成绩为主的终结性评价,这种单一的评价方法会影响学生阅读潜能的激发,导致学生的学科素养难以提升。文章对基于动态评价理论的初中英语阅读教学方法进行研究,以解决上述教学问题。

基于熵特征和堆叠稀疏自编码器的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承作为重要的机械设备,其状态监测和故障诊断对机械的稳定运行具有重要作用。提出一种基于熵特征和堆叠稀疏自编码的滚动轴承故障诊断方法。在滚动轴承诊断试验台上提取正常和故障状态信号,对滚动振动信号进行时频域及熵特征提取,作为堆叠稀疏自编码网络的输入,进行训练和测试。与现有方法的对比结果表明,所提方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确率。

“汉字听写大赛”活动在提高语文学习兴趣中的应用

2013年中央电视台播出的《中国汉字听写大会》是大众津津乐道的话题,它的宣传语是＂书写文明传递,民族的未雨绸缪＂,这项活动对现实的语文学习具有启发性。在学校层面上开展汉字听写大赛活动可以激发学生自主学习和团队学习,通过掌握课本中的常用字与少见的生僻字,让学生在深厚语文基础的同时领悟到汉字的魅力和中华文化的博大精深,从而进一步提高文学素养,丰富情感内涵。

中职校语文课堂如何增强学生兴趣

学习兴趣是保证学生能有效学习的重要因素，培养学生的学习兴趣是提高教学质量的重要基础。语文学习是一个长期积累的过程，要学好语文途径很多，但最重要的就是语文学习兴趣的培养。在中职学校中，学生语文学习状况差异较大，对语文学习的重要性认识不够，甚至有厌学情绪。要上好语文课，除了认真准备教学内容外，还要注重教学的方式和方法更新，努力提高学生语文学习的积极性和主动性，将学生学习语文的兴趣充分激发出来。