帶支架的SICK光電開關(guān)傳感器上海秉銘

帶支架的SICK光電開關(guān)傳感器上海秉銘WTB9-3N1161P02有效滾動(dòng)軸承特征和消除特征之間的冗余,提出一種基于堆棧稀疏自編碼器和Softmax層構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)用于軸承故障診斷。首先從振動(dòng)信號(hào)提取12個(gè)統(tǒng)計(jì)特征和6個(gè)時(shí)頻域特征,然后將獲得的特征用于構(gòu)建18維特征向量;高維特征向量通過堆棧稀疏自編碼器逐層學(xué)習(xí)獲得無冗余的高級(jí)特征;后將特征輸入Softmax分類層進(jìn)行軸承故障診斷?；靖鶕?jù)用戶反饋的信道狀態(tài)信息進(jìn)行自適應(yīng)編碼調(diào)制以提高頻譜效率,因此需要將用戶側(cè)估計(jì)到的信道狀態(tài)信息反饋到基站。由于反饋過程存在的延遲會(huì)降低系統(tǒng)性能,因此在考慮延遲的情況下,對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的信道狀態(tài)信息自編碼器CsiNet進(jìn)行改進(jìn),使用下行信道的延遲狀態(tài)信息作為信道狀態(tài)信息自編碼器的期望輸出信號(hào)來對(duì)自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練,減少了反饋延遲誤差的影響。仿真結(jié)果表明,在延遲為1時(shí)隙時(shí),所提方案的歸一化均方誤差為了彌補(bǔ)全卷積網(wǎng)絡(luò)受制于較小的感受域，無法充分捕獲長(zhǎng)距離信息的缺陷，模型引入期望注意力塊（EMAU）置于編碼器之后，之前；然后，在訓(xùn)練階段添加多層邊界輔助損失，有助于提高人物邊界輪廓的準(zhǔn)確度；后，對(duì)模型進(jìn)行量化壓縮。在Veer數(shù)據(jù)集上將所提網(wǎng)絡(luò)與PortraitFCN+、ENet和BiSeNet等網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。以故障類別概率分布為目標(biāo)并將振動(dòng)信號(hào)頻譜作為條件,通過條件變分自編碼器,建立齒輪箱振動(dòng)信號(hào)頻譜到對(duì)應(yīng)各故障下的條件概率模型,并通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合變分推斷方法進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱各類型故障的高精度分類診斷。結(jié)果在僅有少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)條件下,實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的故障識(shí)別。結(jié)論條件變分自編碼器在齒輪箱振動(dòng)信號(hào)頻譜概率分布建模上具有優(yōu)異性能,對(duì)故障信號(hào)數(shù)據(jù)量的依賴低、泛化能力強(qiáng),無需人工提取特征。

帶支架的SICK光電開關(guān)傳感器上海秉銘WTB9-3N1161P02自動(dòng)化技術(shù)的廣泛應(yīng)用產(chǎn)生了大量的建筑運(yùn)行數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)存在復(fù)雜的非線性關(guān)系、噪音多、冗余度高,因此建模分析難度較大。采用近100組不同類型建筑的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,對(duì)其短期能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,進(jìn)而形成具有普適性的預(yù)測(cè)方法。針對(duì)整體預(yù)測(cè)過程,設(shè)計(jì)了特征工程和預(yù)測(cè)模型建立兩方面內(nèi)容。在特征工程方面,研究了基于主成分分析和卷積自編碼器的線性和非線性特征工程方法。在預(yù)測(cè)模型建立方面,比較了傳統(tǒng)的線性回歸、極度梯度提升決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過分析近100組不同類型建筑的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),量化了相關(guān)方法在短期建筑能耗預(yù)測(cè)中有效性和可靠性。

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