基于最大均值差异的卷积神经网络故障诊断模型

针对工程场景中轴承故障数据采集困难,小样本下轴承故障诊断准确率较低且稳定性不高的问题,提出了一种小样本下滚动轴承故障的诊断方法,即基于最大均值差异(MMD)的卷积神经网络(CNN)诊断模型(方法)。首先,根据轴承故障机理,获取了滚动轴承故障的仿真信号,基于生成式对抗网络构建了仿真信号与少量真实样本间的对抗训练模型,得到了伪域样本,并将其扩充为训练数据集;其次,以交叉熵损失和最大均值差异(MMD)为卷积神经网络(CNN)的优化准则,引入了缩放因子,对网络进行了动态优化,根据测试结果选取缩放因子为0.05作为最优网络结构参数,构建了故障诊断的训练模型;最后,将结构均为1024个数据点的伪域样本和真实样本共同构成模型的训练集,对其进行了归一化处理,然后将其输入到构建的网络模型中,并以MMD作为约束,进行了卷积、池化操作,以实现特征提取的目的,经反向传播对模型进行了优化,实现了诊断模型参数的迭代更新目标。研究结果表明:基于MMD的CNN诊断模型(方法)对小样本下轴承的故障诊断识别精度有明显的改善,当样本数仅为16时,识别率可达95%以上,证明该方法在小样本下的轴承故障诊断中依然能获得较高的故障识别率。

基于CAN总线和PWM控制方式的起垄施肥系统研究

在农业机械田间效率的概念下,提出了一种用于田间信息采集和自动起垄施肥控制的网络系统。该系统包括自主设计的基于STM32的主控制器单元和CAN总线节点,各节点完成对气象信息、地理信息、运动速度的采集,主控制器移植freeMODEBUS协议可与上位机触摸屏通信,反馈和接收作业数据,能够适配大部分工业触摸屏。通过设计的PWM控制策略,可控制不同机械速度下的自动均匀施肥。系统整体集成度高,便于嵌入到农耕机械中,施肥精度高;同时,保证了在农机运动加速度较大时施肥电机和施肥轴机械冲击小及避免打滑时过度施肥。试验表明:系统施肥误差在3%左右,施肥变异系数0.046。

高海拔低压低氧实验舱模型建立及其控制方式研究

针对模拟高海拔实验用的低压低氧舱,运用理论推导和实验拟合的方式建立了舱内气压变化过程的各环节数学模型。以控制舱内高度升降速度和保持模拟高度和高海拔氧分压恒定为目的,采用串级PID和PI控制方式,整定各闭环控制参数,建立了系统控制的Simulink仿真模型。仿真结果显示系统控制在100s内达到了目标升降速度,平稳达到设定高度并且能够长时间保持舱内模拟高度和氧气含量,满足实验舱模拟高海拔环境的要求。文章最后通过实验验证了模型和控制方式。

基于LoRa的智能农业灌溉监测系统的设计与实现

本文提出了基于LoRa的物联网系统,旨在解决智能农业生产中大面积种植基地的数据集成可视化及控制指令交互,以提供精确的灌溉策略支撑参数以及远程控制方案。首先,设计了LoRa物联网络终端和网关。其次,选择了感知层传感器。最后,基于OPC和WINCC设计了上位机交互系统。本文设计系统具有覆盖面大、可靠性高、价格低廉的特点,具有较高的农业生产实用性。

矿区遥感图像去噪方法研究

去噪是矿区遥感图像得以有效应用的重要预处理步骤。现有的基于统计、基于域变换、基于学习等遥感图像去噪方法普遍存在细节过度平滑、纹理保持不足等问题。基于引导滤波良好的边缘保持特性,提出了迭代引导滤波方法,通过对残差信息进行引导映射,并迭代进行引导滤波及超参数收缩,增强了遥感图像边缘特征提取效果;将迭代引导滤波与传统的小波软阈值、非局部均值(NLM)滤波、三维块匹配(BM3D)滤波等去噪方法结合,有效提高了传统方法的峰值信噪比,其中NLM滤波、BM3D滤波的去噪性能提升效果最明显;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合,通过BM3D滤波初步获取去噪图像,得到残差数据,然后采用迭代引导滤波对残差数据进行处理,在提升图像去噪效果的同时,很好地保持了图像细节特征;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合方法用于矿区遥感图像的煤矸石场识别及滑坡区域边缘识别,取得了较好的效果。

基于模糊控制的自动灌溉系统的仿真和应用

设计了一种基于模糊控制和电磁比例阀的自动灌溉系统,并进行了MATLAB仿真。该自动灌溉系统由传感器、信号传输—接收装置、控制单元和执行元件组成。根据设定的所需土壤湿度,采集各传感器信号,用PLC做模糊控制运算,输出控制信号到执行元件,控制电磁阀的开度,从而控制喷灌流量的大小。该方法设计了模糊控制输入模拟量和阀开度的隶属度函数,仿真结果显示满足预期的控制要求。最后,对系统的实际应用作了相关设计。

EWT-多尺度模糊熵-VPMCD融合算法的轴承故障识别分类应用

针对振动信号提取轴承故障特征及识别分类的研究方式,提出了一种结合EWT-多尺度模糊熵-VPMCD的方法。首先,运用经验小波变换提取振动信号的模态分量。其次,引入信息论中的模糊熵算法,并加以多尺度粗粒度划分得到多尺度模糊熵特征描述。然后,用VPMCD对特征向量进行自适应选择预测模型训练。最终通过实验表明:模态分量多尺度模糊熵能够有效描述故障特征;VPMCD在少训练样本情况下获得了最低90%的分类准确率,相较一些常用的分类方法有着更好的性能表现。

改进小波阈值-形态学融合算法在振动信号误差抑制中的应用

针对机械装备振动信号采集中含有脉冲噪声及高斯噪声等多种复杂污染源的信号误差抑制去噪,设计了小波阈值和形态学融合算法。首先,在高斯平滑思想上引入改进的小波阈值函数,能够调节阈值函数向小波分解系数真值的收敛趋势达到有效去除高斯噪声及避免稳态偏差的目的,对比几种常用的函数算法,提出的阈值函数取得了在信噪比提升及均方根误差抑制度量上的更优的效果。其次,对比计算了多种形态学算子选择较优的算法用于去除脉冲噪声。最后,将融合算法应用在机械臂振动信号的去噪实验中。结果表明,算法能够有效去除噪声并保留信号特征。

基于单值中智集相似性及熵度量的轴承故障诊断

文章以轴承的故障识别和分类作为研究对象,建立特征提取和分类方法。首先通过小波包分解得到各频段的能量谱,根据多个样本的能量谱得到已知故障类型单值中智集(SVNS)矩阵和实验数据的SVNS。其次,通过SVNS理论,建立了三种分类计算方式,分别是:Euclidean距离、余弦相似度、单值中智集对称交叉熵(SVNSSCE)。最后,实验数据证明了文章采用方法的可行性和有效性,故障识别率达到96%以上,且余弦相似度、SVNSSCE分类方式相对于Euclidean距离在文章数据集中有更好效果。文章分类方法具有以数据驱动为主、人工参数少、计算量小的特点。

低氧文物实验舱的环境控制方法研究

提出用于考古现场的低氧文物实验舱,在舱内搭建低氧富氮环境用于文物的存储和现场研究。对抽气-充气以及充气-排气两种舱内环境控制方式进行了对比。根据管道一维定常等熵理论建立了系统的流体模型。以调节舱内氧气浓度为目标,同时保证舱内压力的变化趋势,综合舱体设计考虑得出了合适的过程控制方式。最终实验表明,设计过程在较短时间内使实验舱达到了误差范围内目标结果。控制过程可靠,操作简便,设备在考古现场具备可行的操作性和实用性。

基于改进EWT-SVD的轴承故障特征提取

文章针对轴承早期故障特征的提取,提出了基于改进EWT-SVD的算法。首先,改进的经验小波(EWT)提出了模态分解数量确定的思路,自适应地将预处理信号分解到合适数量的模态分量,通过相关度系数验证了分解模态的信号有效性;其次,通过计算各分量的峭度值确定最优的特征提取模态分量,并通过变阈值奇异值分解(SVD)对模态信号进行去噪;最后,通过对重构特征信号进行Hilbert变换包络处理提取振动信号频率特征。实验证明了文章算法的可行性,同时,算法还具有计算速度快、以数据为主要驱动的特点。

文物实验舱低氧环境控制方式研究

针对文物实验舱低氧环境的动态调节问题,建立了控制过程中两个重要执行器-真空泵和电动调节阀的数学模型。用Simulink工具得到系统控制的仿真模型,整定了PID调节过程参数,实验过程验证了低氧环境动态控制过程的可行性。

基于卷积神经网络的采煤机截割部减速器故障诊断研究

在对采煤机截割部的减速器进行故障诊断过程中,存在故障特征提取困难及诊断模型泛化能力弱的问题,针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络的减速器故障诊断方法。首先,通过快速Kurtogram算法提取了变工况下减速器齿轮的健康、疲劳点蚀、轻度磨损、重度磨损、齿面裂痕、断齿几种振动谱峭度;然后,对谱峭度作像素归一化后进行了灰度处理,将结果输入到构建好的结构层数为2层卷积-池化层的卷积神经网络,采用自适应学习对模型进行了训练,并将最后全连接层的输出结果作为故障特征;最后,结合某减速器的结构原理搭建了故障诊断实验台,采用Tensor Flow平台对所提模型进行了编程,对模型的识别率和特征可视化结果进行了评估。研究结果表明:该方法对减速器的故障识别率在99%以上,解决了传统方法中特征提取繁琐和不同故障特征间的耦合问题,为采煤机截割部减速箱的故障智能诊断提供了新的思路。

液压支架协同控制技术及应用分析

针对综采工作面液压支架动作时存在的供液流量不稳、系统压力波动的问题,设计基于乳化液泵站系统与液压支架控制系统的自适应动态协同控制方案。在分析液压支架稳压供液原理以及液压支架供液系统的基础上,给出液压支架与供液系统自适应协同供液模型,计算并生成液压支架期望特征参数、跟机速度函数以及压力变化率函数,经规划计算、综合决策后动态、自适应调节供液系统流量和压力,满足不同液压支架动作供液要求。实际应用情况表明,设计的液压支架与供液系统协同控制方案能够保证液压支架供液流量在限定范围内波动小、方差小,能够达到稳定恒压供液的目的。

基于字典学习的遥感图像去噪方法研究

针对遥感图像中常见的噪声污染问题,文章研究基于字典学习和稀疏表示的去噪方法,首先介绍了K-SVD字典学习和正交匹配追踪(OMP)稀疏重建方法。将所提方法应用到加性高斯噪声的退化图像复原中,并用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个参数进行量化对比,实验结果显示,文章方法在视觉和量化指标上都取得了良好的去噪效果。

基于项目应用的《单片机原理及应用》课程研究与实践

文章以提升《单片机原理及应用》课程中学生理论知识点吸收率及创新应用能力为目的,探讨了面向项目应用的教学方法,引入软件联合仿真和实验验证结合的方式,实践教学证明提高了课程教授的效率和质量。