迁移学习在机械设备故障诊断领域的进展研究

迁移学习是一种新兴的机器学习方法,通过运用已学习的知识对不同但相关领域问题进行求解,能够较为有效的解决模型泛化能力弱、样本数据不足等问题。针对迁移学习在机械设备故障诊断领域的应用方法进行了综述,总结了三类关于迁移学习的诊断预测方法,并对迁移学习在故障诊断领域的未来研究方向进行了探讨。

基于深度学习与改进极限学习机的包装机轴承故障诊断

针对包装机故障信号受噪声影响且样本稀少导致传统的诊断方法不能满足实际场景应用要求的问题,提出一种新的轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continue Wavelet Transform, CWT)将振动信号转换为二维图像。其次,将其输入深度网络模型进行训练。再次,利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)进行故障分类。最后,通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对ELM进行优化。试验结果显示,在强噪声干扰且少样本训练的情况下,所提方法的准确率仍能够达到98.91%,并且模型在不同的轴承数据集中的准确率均达到98.92%,证明所提方法具有一定的实用价值。

油田数据隐私与安全保护策略研究

论文深入研究了油田数据的隐私与安全保护策略,旨在应对不断演化的对油田数据安全的威胁。首先,研究强调了油田数据的重要性和敏感性,特别强调了数据分类、敏感性分析和安全审计等关键方面。其次,对数据隐私保护技术进行综述,包括数据加密、访问控制、数据脱敏和匿名化,为油田数据的保护提供了技术支持。再次,论文详细探讨了油田数据隐私保护策略,包括数据分类、访问控制、数据脱敏、匿名化策略和安全审计。最后,提出了安全防护措施,涵盖了物理安全、网络安全、端点安全和员工培训等方面。

油气田过程控制系统故障快速处理方法与应用

为快速安全地解决某油气田过程控制系统故障,文章深入分析了过程控制系统常用的故障处理方法的原理及其特点,提出了一种油气田过程控制系统故障快速处理方法。依据层次分析法原理将过程控制系统分层处理,分析系统各分层间联系的关键识别参数及指标,并以此排查各分层是否存在故障。明确分层内部系统对象的逻辑联系,对子分层可疑故障点进行编号,依据负反馈原理,选用相应的排障方法、工具、参数及指标排查故障点。引入二分算法对所有疑似故障点进行折半搜索,从而快速锁定并排除故障。实践应用表明,这种油气田过程控制系统故障快速处理方法具有清晰、快速和准确的特点,显著提升了故障处理的效率和准确性。

数据恢复技术在计算机数据处理中的运用研究

针对云数据中心环境下数据副本丢失问题,提出一种基于稀有度感知的分阶段数据恢复算法,此算法主要是根据数据分布情况,在确保数据安全规则的前提下,划分数据安全等级,针对数据的冷热程度,构建数据稀有度模型,进而实现数据的恢复。结果表明,该算法可有效提升应用服务质量,虽然数据恢复时间较长,但处于可接受范围内,并且使系统具备应对磁盘再次失效的能力。

基于二分法的油气田工控系统故障快速诊断

为快速安全地解除油气田工控系统的故障,分析了常用工控系统故障诊断方法的原理及其缺点,提出了一种基于二分法的油气田工控系统故障快速诊断方法。首先识别故障现象,预判需排查的工控系统的大致范围,然后选用工控行业常规方法、工具及指标,对工控系统设备可疑故障点进行编组,并对故障段循环进行二分排查,以2的幂次速度查找故障。研究表明,采用二分法的油气田工控系统故障快速诊断方法能清晰、快速、准确判断油气田工控系统的故障。

基于GA-BP神经网络的航空涡轮组件再制造工时预测

如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素;之后构建一种新的再制造工时预测GA-BP神经网络。该网络采用遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足,有效提高了预测的精准度;最后,以某型民用航空发动机涡轮组件为例,验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。

中职《计算机组装与维护》教材分析

我国中等职业技术学校培养的能够运用知识解决实际问题的能力,具有一定实际能力和操作能力的技能型人才。本文将围绕《计算机组装与维护》在内容上进行分析,教材编写的特点进行研究,教材使用效果进行调查分析,并根据调查的结果提出改进策略。

计算机系统的维护策略与技巧分析

随着网络技术、信息技术与计算机技术的飞速发展,计算机的分类越来越多样化,一体机、上网本、笔记本等专用型计算机的诞生,为人们的生产、生活、学习提供了极大的方便。许多人都可以熟练地使用计算机,但在系统的维护上却存在不足,导致计算机系统容易出现故障,影响计算机的工作性能。若要解决和防止计算机故障问题,则必须加强对系统的日常保养,并采用行之有效的维护措施。文中对计算机系统的维护工作进行了分析,提出了科学的维护策略与技巧,以期实现计算机的有效利用。

计算机网络通信技术故障与处理措施

随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,计算机网络通信技术已经得到了较为广泛的应用。在实际应用中,很容易产生不同类型的故障问题,必须要针对故障采取针对性的解决措施,才可以确保计算机网络通信技术更好地发挥出自身的实际作用,也有利于促进相关行业的稳定发展。基于此,首先对计算机网络通信技术的基本概述加以明确。其次对目前计算机网络通信技术存在的故障问题展开深入分析,并在此基础上提出计算机网络通信技术故障问题的具体处理措施。

可信计算技术在网络信息安全中的运用分析

现阶段,随着我国全面进入信息时代,人们可以使用互联网搜索到各类数据和信息。不仅如此,在日常的工作和生活中,人们愈加依赖网络技术,信息的安全系数需要得到一定的保障。为增强信息的安全性,可信计算技术是最为重要的技术之一。本文简要概述可信计算技术,分析在网络信息安全中运用该技术的意义,重点分析可信计算技术在网络信息安全中的应用方法。截至目前,网络环境日益完善,人们对网络信息的需求量也在逐渐递增。因此,网络信息的安全性得到了社会各界的广泛关注。在网络应用的初级阶段,人们仅仅是注重信息的传播速度,并未关注网络的安全系数。

基于可变需求的EPQ与视情维修联合优化

针对实际生产过程中的不确定性会导致产品需求发生变化的问题,设计了基于可变需求的经济生产批量和视情维修的联合策略。根据该策略,运用更新报酬理论,构建联合决策模型。该模型以预防性维修阈值和设备状态检测间隔期为决策变量,以单位时间内平均利润最大化为决策目标。利用遗传算法对该模型进行求解,得到最佳决策方案。通过算例分析和敏感性分析,验证了模型的可行性和有效性。结果表明,该策略能够降低生产和维修成本,可为企业制定合理的生产和维修的联合决策方案提供借鉴。

基于注意力机制的滚动轴承故障诊断方法

在深度学习和注意力机制的基础上提出了基于卷积注意力模块(CBAM)和残差网络(ResNet)的滚动轴承故障诊断CAR模型和基于Transformer(多头注意力)的滚动轴承故障诊断模型。CAR模型引入注意力机制提高特征选取能力,引入残差网络有效防止梯度消失或爆炸;Transformer模型则使用多头注意力完成故障信号的有效特征提取。将CAR和Transformer模型用于不同采样频率、不同转速下的滚动轴承故障诊断,2个模型在CWRU轴承数据集上的最高诊断准确率分别达99.91%和99.85%,在江南大学轴承数据集上的最高诊断准确率分别达98.71%和99.85%,均优于现有研究结果,而且CAR以及Transformer滚动轴承故障诊断模型的结构简单、易于实施,可满足实际应用中高故障诊断准确率的需求。

基于集成学习算法的库存管理经济预测

本文采用Adaboost算法对库存成本完成多元分类,通过Adaboost多个弱分类器的加权作用,获得不同特征样本下的库存成本预测分类结果,为库存管理提供策略支持。实验结果表明,合理设置弱分类器数量及学习率,集成学习Adaboost算法可以获得较高的库存管理经济预测精度,在3个不同行业的库存管理实例应用中均取得了较高的分类预测性能,这说明集成学习算法在库存管理经济预测的适应度高。

计算机系统维护策略与技巧的分析研究

计算机系统维护是现代信息技术不可或缺的一部分,维护策略与技巧的合理运用对维护与优化计算机系统的性能至关重要。文中以计算机系统维护的现状和问题为切入点,阐述了维护策略与技巧的重要性,探讨了在实际维护过程中应用的方法,并结合案例分析,提出了一些有效的维护策略和技巧,旨在为计算机系统的日常维护工作提供有益的指导和帮助。

计算机硬件故障与维修方法分析

阐述计算机硬件的组成,硬件故障的原因、诊断方法、应对的措施,包括电源故障、主板故障、内存故障、中央处理器故障、固态硬盘故障的维修。

Fault Coverage-Based Test Case Prioritization and Selection Using African Buffalo Optimization

Software needs modifications and requires revisions regularly.Owing to these revisions,retesting software becomes essential to ensure that the enhancements made,have not affected its bug-free functioning.The time and cost incurred in this process,need to be reduced by the method of test case selection and prioritization.It is observed that many nature-inspired techniques are applied in this area.African Buffalo Optimization is one such approach,applied to regression test selection and prioritization.In this paper,the proposed work explains and proves the applicability of the African Buffalo Optimization approach to test case selection and prioritization.The proposed algorithm converges in polynomial time(O(n^(2))).In this paper,the empirical evaluation of applying African Buffalo Optimization for test case prioritization is done on sample data set with multiple iterations.An astounding 62.5%drop in size and a 48.57%drop in the runtime of the original test suite were recorded.The obtained results are compared with Ant Colony Optimization.The comparative analysis indicates that African Buffalo Optimization and Ant Colony Optimization exhibit similar fault detection capabilities(80%),and a reduction in the overall execution time and size of the resultant test suite.The results and analysis,hence,advocate and encourages the use of African Buffalo Optimization in the area of test case selection and prioritization.

典型人因可靠性分析方法评述

对比较典型的第一代和第二代人因可靠性分析方法进行综述。首先讨论人因可靠性的基本定义;然后选取几种比较有代表意义的第一代方法进行对比分析,以此为基础介绍第一代方法的基本思想和特征;接下来分析第二代人因可靠性分析方法中两种典型方法,讨论它们的基本特点,并分析它们相对于第一代人因可靠性分析方法的优势以及自身的一些问题;最后展望人因可靠性分析方法的发展趋势。

基于国产化环境的智能运维技术研究

为探究国产化环境下智能运维技术的应用效果,文章以现阶段我国智能运维技术为例,对智能运维系统进行分析。从智能运维系统的资源管理、系统监控、运维知识库以及系统配置角度出发,逐步分析系统的功能结构,对云计算环境下的信息系统智能运维模式进行简述,并通过实验对智能运维系统进行分析。测试总结:国产化运维环境下的运维系统具有较高的运维效率,可成为推动国产化环境下信息系统自动化运维的动力。

基于融合评价指标的k-means聚类算法的地铁车轮踏面磨耗分析

采用聚类思想对某地铁线路大量车轮踏面磨耗数据进行特征提取,对其磨耗特征进一步分析,针对聚类参数转换方法对不同聚类效果评价指标造成的影响开展研究,提出基于融合评价指标的k-means均值聚类方法,解决利用聚类模型确定聚类数时,主观因素对聚类效果的干扰。结果表明:以轮缘厚度、轮缘高度及轮缘综合值作为聚类特征,以融合评价指标作为最佳聚类数的选择依据,采用相应聚类特征参数的方差对其加权方法进行聚类特征变换,能得到较好的聚类效果;将地铁车轮踏面聚成5类,采用均值的方法划分出5类典型磨耗廓形,并基于不同时间节点的车轮外形数据进行计算分析,进一步验证了该聚类方法的有效性,为地铁车轮踏面经济镟修策略提供了参考。