基于多尺度残差网络的域适应轴承故障识别方法

不同工况下的故障轴承原始振动信号存在分布差异较大的问题,在进行故障诊断时也会存在特征提取不充分,从而导致故障诊断模型诊断精度较低的问题,为此,提出了一种基于多尺度残差网络的对数相关对齐(logCORAL-MsRN)的域适应轴承故障识别方法(模型)。首先,对轴承原始振动信号进行了预处理,将其转换为二维灰度图像;然后,使用多尺度残差块和空洞卷积对残差神经网络ResNet50的网络结构进行了改进,设计了一种多尺度残差网络(MsRN),以充分提取轴承的故障特征,避免深层网络结构的梯度消失问题;提出了一种对数相关对齐(logCORAL)域适应方法,更好地进行了域间分布对齐;最后,采用交叉熵损失和logCORAL损失作为目标优化函数,对上述模型(方法)进行了训练,在美国凯斯西储大学(CWRU)公开数据集上进行了变工况下的对比实验和消融实验。研究结果表明:logCORAL-MsRN方法在变工况条件下的轴承故障诊断的平均准确率高达96.53%,并且优于其他对比方法,即特征提取网络MsRN可以提取出不同尺度的、更加丰富的轴承故障信息,域适应方法logCORAL可以有效地对齐源域和目标域之间的特征分布,验证了该方法的有效性及优越性。

基于递归神经网络的多步预报方法

为了解决由多层前馈神经网络递推运算获得的多步预报存在的预报误差迭代累积问题 ,提出了基于局部递归神经网络的多步递归神经网络 (MSRN)模型 ,对时间序列进行了多步预报 .用模拟振动数据把MSRN模型用作单步和多步的预报能力 ,同经典的多层前馈神经网络进行了比较 ,并预报了天津石化总公司炼油厂大机组某测点振动的变化趋势 实践表明 ,用该方法进行多步预报误差小 ,并具有良好的预报能力 .

转动设备状态预报方法的选择

介绍了基于振动监测的转动设备状态预报方法 ,分析了经典神经网络多步预报的不足和实现精确多步预报的关键。并通过天津石化烟机振动的多步预报结果 ,比较了经典多步预报网络和MSRN模型的预报能力 。

移动通信软交换核心网交换机更改MSCID过程分析

文章介绍了移动通信软交换核心网网络架构、GT寻呼技术、MSRN号码和HON号码,分析了移动通信核心网交换机更改MSCID的过程,并进一步推演出软交换核心网网元更改ID的过程。