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服务“平陆运河”的中职港口机械运行与维修专业智能人才培养研究与实践
1
作者 覃晓 《模具制造》 2025年第1期64-66,69,共4页
致力于研究并实践服务平陆运河的中职港口机械运行与维修专业的智能化人才培养模式。通过对当前中职港口机械运行与维修专业的教学现状进行深度剖析,并结合平陆运河对专业人才的具体需求特点,创新设计了一种基于智能技术的港口机械运行... 致力于研究并实践服务平陆运河的中职港口机械运行与维修专业的智能化人才培养模式。通过对当前中职港口机械运行与维修专业的教学现状进行深度剖析,并结合平陆运河对专业人才的具体需求特点,创新设计了一种基于智能技术的港口机械运行与维修专业人才培养新范式。该模式旨在通过智能化教学体系的建立与实践应用,显著提升人才培养的成效,以更好地满足平陆运河迅猛发展的实际需求。 展开更多
关键词 港口 机械运行与维修 智能 人才培养模式
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中职港口机械运用与维修专业智能人才培养策略
2
作者 梁瑜 《模具制造》 2025年第3期38-40,43,共4页
在这个智能化时代,职业教育人才培养也逐渐往智能化、个性化发展,在这样的趋势中,为更好地服务地方经济发展,增加学生竞争力,培养具备智能技能的人才成为中职的重要任务。制定有效的智能人才培养策略,不仅可以满足社会对于高素质人才的... 在这个智能化时代,职业教育人才培养也逐渐往智能化、个性化发展,在这样的趋势中,为更好地服务地方经济发展,增加学生竞争力,培养具备智能技能的人才成为中职的重要任务。制定有效的智能人才培养策略,不仅可以满足社会对于高素质人才的需求,也可以促进当地的经济发展和科技创新。 展开更多
关键词 智能人才培养 中职教育 港口机械运行与维修
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基于生成对抗网络与个性机理模型的旋转机械故障诊断方法 被引量：4
3
作者 吕哲 马波 +1 位作者 于功也 陈一伟 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第9期1203-1210,1219,共9页
在工业生产中,由于故障数据缺失会导致诊断模型构建困难,针对这一问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)与个性机理模型(MCGM)的旋转机械故障智能诊断方法。首先,采用源域数据完成了对目标域数据的领域自适应,提取出了源域中反映设备故... 在工业生产中,由于故障数据缺失会导致诊断模型构建困难,针对这一问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)与个性机理模型(MCGM)的旋转机械故障智能诊断方法。首先,采用源域数据完成了对目标域数据的领域自适应,提取出了源域中反映设备故障状态的共性参数,并依据GAN构建了其分布模型;然后,从构建好的分布模型中提取出共性参数,并结合MCGM与目标域正常状态数据,生成了目标域虚拟故障样本,通过虚拟故障样本与目标域正常状态样本训练,得到了目标域故障诊断模型;最后,采用标准数据集与实验室轴承数据,对基于生成对抗网络(GAN)与个性机理模型(MCGM)的旋转机械智能诊断方法进行了验证。研究结果表明:基于GAN-MCGM的旋转机械智能诊断方法在诊断任务中的平均准确率达到了92.5%,平均准确率相较其他对比方法有显著提高。 展开更多
关键词 机械运行与维修 转动机件 领域自适应 故障诊断模型 生成对抗网络 个性机理模型 故障机理
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基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法 被引量：1
4
作者 谭逸 马波 张强升 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第8期1080-1087,1095,共9页
在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号... 在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号具有明显的周期性冲击特性,利用Protrugram方法确定了声阵信号的敏感特征频带范围,并从中提取出了敏感特征频带信号;然后,通过最小均方无失真响应方法(MVDR)对敏感特征频带信号进行了分析,计算了旋转机械所处平面的声场分布,做出了声场分布图;将摄像头监控画面与声场分布图相结合,识别了最大声源位置,即故障源位置;最后,设计了故障模拟实验,对该方法的可行性进行了验证。研究结果表明:该方法对于轴承类故障和不平衡故障的定位误差不超过0.10 m,能有效确定旋转机械的故障源位置,实现旋转机械故障源定位的可视化。 展开更多
关键词 机械运行与维修 声信号监测 转子不平衡故障 轴承故障 声阵信号频率 声场分布图 最小均方无失真响应 信号冲击特性
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基于MSCNNSA-BiGRU的变工况风电机组滚动轴承故障诊断研究 被引量：12
5
作者 安文杰 陈长征 +2 位作者 田淼 金毓林 孙鲜明 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第8期1096-1103,共8页
风电机组滚动轴承运行工况复杂多变,存在故障特征区域尺寸不一致、故障难提取、难辨别的问题,为此,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)、自注意力(SA)机制与双向门控循环单元(BiGRU)的变工况条件下风电机组滚动轴承故障诊断方法(M... 风电机组滚动轴承运行工况复杂多变,存在故障特征区域尺寸不一致、故障难提取、难辨别的问题,为此,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)、自注意力(SA)机制与双向门控循环单元(BiGRU)的变工况条件下风电机组滚动轴承故障诊断方法(MSCNNSA-BiGRU)。首先,采用MSCNN提取了轴承原始振动信号的多尺度特征信息;然后,BiGRU结构挖掘原始振动信号的历史与未来信息,更全面地提取了其数据时序特征信息,同时引入self-attention来重点关注故障特征,提高了模型的故障诊断精度;最后,将特征信息融合成了一个特征向量,输入到SoftMax层,实现了对故障的分类;并将该方法应用于实际风电机组滚动轴承故障诊断中。研究结果表明:变工况背景下轴承故障识别准确率为92.7%,与经典的MSCNN网络相比,其故障识别的平均准确率提高8.13%;该方法直接从原始振动信号自适应地提取多尺度的时序特征,并将其进行融合,实现了“端到端”的滚动轴承故障诊断,省去了人工特征提取过程,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,对实际工程风电机组滚动轴承故障诊断研究应用具有一定价值。 展开更多
关键词 机械运行与维修 多尺度卷积神经网络 自注意力机制 双向门控循环单元 特征向量 故障分类
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基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究 被引量：5
6
作者 杜占涛 纪爱敏 +2 位作者 陈曦晖 孙鑫威 林新海 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期567-577,共11页
在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征,导致对轴承的故障诊断准确率不高,针对这一问题,提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先,采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了... 在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征,导致对轴承的故障诊断准确率不高,针对这一问题,提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先,采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪,消除了部分的随机噪声;然后,主要通过改进相空间矩阵重构方式,对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪,并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法,利用峭度对一维信号提取方案进行了优化,并对其完成了降噪;最后,通过提取了10个有效特征,结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验,分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响,并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明:采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声,使其故障特征频率更为明显;支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障特征频率 小波变换 改进奇异值分解 多级降噪算法 支持向量机 机械运行与维修
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基于STL-1DDCAE的轴承故障诊断研究 被引量：1
7
作者 王雷 孙习习 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期578-586,661,共10页
由于轴承原始振动数据标签信息不足,难以对其进行建模分析,针对这一问题,以美国辛辛那提大学IMS数据集为研究对象,提出了一种基于时序分解与一维深度卷积自编码网络(STL-1DDCAE)的无监督轴承故障诊断方法。首先,通过一维深度卷积自编码... 由于轴承原始振动数据标签信息不足,难以对其进行建模分析,针对这一问题,以美国辛辛那提大学IMS数据集为研究对象,提出了一种基于时序分解与一维深度卷积自编码网络(STL-1DDCAE)的无监督轴承故障诊断方法。首先,通过一维深度卷积自编码网络对轴承正常运行数据的非线性特征进行了挖掘,得到了健康样本的重构误差;然后,采用概率分布的方式拟合了健康样本重构误差信号,并计算了其正太分布参数;最后,利用时间序列分解(STL)方法分析了轴承的重构误差曲线,利用趋势项分量确定了轴承故障的发生时间。研究结果表明:该方法能够充分提取轴承故障特征,自适应地确定样本临界阈值,避免轴承异常状态的高误判率,准确识别3个轴承异常信号发生的时间戳为760、1780、1700,并能够根据异常检测时间点分别给轴承数据添加健康状态、内圈故障、外圈故障及滚动体故障的标签,实现数据标签化处理。 展开更多
关键词 机械运行与维修 故障诊断 异常信号检测 重构误差 时间序列分解 一维深度卷积自编码网络
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基于遗传算法的碰摩位置辨识 被引量：9
8
作者 卢文秀 褚福磊 郭丹 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期208-211,共4页
为了在旋转机械故障诊断中确定转子碰摩的位置,提出了一种基于遗传算法的确定多盘转子系统碰摩位置的方法。该方法的基本思路是先建立碰摩转子系统的有限元模型,并将碰摩位置、定子刚度、定转子之间的间隙、系统的阻尼系数和定转子之间... 为了在旋转机械故障诊断中确定转子碰摩的位置,提出了一种基于遗传算法的确定多盘转子系统碰摩位置的方法。该方法的基本思路是先建立碰摩转子系统的有限元模型,并将碰摩位置、定子刚度、定转子之间的间隙、系统的阻尼系数和定转子之间的摩擦因数等参数识别问题转化为多参数优化问题,进而利用遗传算法进行优化求解实现碰摩位置的识别。实验结果表明该方法在碰摩发生后能够有效地确定碰摩故障发生的位置。 展开更多
关键词 机械运行与维修 碰摩 有限元模型 遗传算法 辨识
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