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集成多策略改进FCM算法的旋转机械故障数据聚类分析研究 预览
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作者 邓林峰 张爱华 赵荣珍 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期918-926,共9页
针对旋转机械故障数据聚类分析中的初始聚类中心不确定和孤立点敏感问题,提出了一种集成多策略改进的模糊C均值(FCM)聚类方法。首先以故障数据集的决策属性为等价关系对数据集进行划分,得到若干个由等价关系导出的等价类;然后以每个等... 针对旋转机械故障数据聚类分析中的初始聚类中心不确定和孤立点敏感问题,提出了一种集成多策略改进的模糊C均值(FCM)聚类方法。首先以故障数据集的决策属性为等价关系对数据集进行划分,得到若干个由等价关系导出的等价类;然后以每个等价类为可行域,采用均值漂移方法搜索故障数据类中心;最后以搜索到的类中心为FCM算法的初始聚类中心,通过核技术计算故障数据样本与相应类中心在高维特征空间中的欧氏距离,从而实现数据样本相似性的有效度量,并完成故障数据的模糊聚类。通过标准数据集和旋转机械故障数据集对方法的性能进行了验证及比较分析。结果显示,改进FCM算法的聚类性能相比传统FCM算法的聚类性能得到了明显提升,在收敛速度和聚类准确性两个性能指标上,改进的FCM算法比FCM算法具有显著优势。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 聚类分析 模糊C均值 聚类性能
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球式自动平衡装置的动力学特性分析 预览
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作者 王忠诚 陈海卫 王志 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第5期57-61,共5页
为研究球式自动平衡装置的抑振特性,利用拉格朗日方程和牛顿定律推导出球式自动平衡装置的运动微分方程,建立平面振动模型;采用旋转坐标变换的方法将振动模型转化为自治形式方程,分析自治系统的平衡点;采用数值分岔软件AUTO完成自治系... 为研究球式自动平衡装置的抑振特性,利用拉格朗日方程和牛顿定律推导出球式自动平衡装置的运动微分方程,建立平面振动模型;采用旋转坐标变换的方法将振动模型转化为自治形式方程,分析自治系统的平衡点;采用数值分岔软件AUTO完成自治系统的分岔分析,指出平衡过程中的霍夫分岔现象,并分析稳定区与不稳定区;最后采用仿真的方法验证分岔结论的正确性。 展开更多
关键词 振动与波 球式自动平衡装置 旋转机械 分岔分析 自治系统
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基于EMD和光纤光栅传感的扭振特征频率提取方法研究 预览
3
作者 魏莉 刘芹 王兢兢 《科技通报》 2019年第1期201-206,共6页
为了研究扭振特征频率的提取方法,改善传统扭振检测技术,提出了一种将光纤光栅检测方法和处理非稳定非线性的经验模态分解(EMD)结合起来提取扭振特征频率的新方法。以旋转机械轴系为研究对象,分别运用光纤光栅和电类转矩传感器进行检测... 为了研究扭振特征频率的提取方法,改善传统扭振检测技术,提出了一种将光纤光栅检测方法和处理非稳定非线性的经验模态分解(EMD)结合起来提取扭振特征频率的新方法。以旋转机械轴系为研究对象,分别运用光纤光栅和电类转矩传感器进行检测,采用傅里叶变换、小波分析和EMD分解进行分析。结果表明,与传统受电磁干扰的转矩传感器相比,光纤光栅对于扭振频率检测效果更显著;与傅里叶变换和小波分析相比,EMD分解可单独提取扭振频率,降噪效果更好。从而验证该方法能更有效的提取扭振特征频率。 展开更多
关键词 旋转机械 扭振 光纤光栅(FBG) 经验模态分解(EMD) 特征检测
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基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法研究 预览
4
作者 徐飞 蒋占四 +2 位作者 余鼐 黄惠中 杨庆勇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第11期96-99,104,共5页
针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特... 针对旋转机械中齿轮和轴承的故障诊断,对多分量信号和信号特征提取进行了研究。在分析了变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对多分量信号的分解及多项式调频小波变换(Polynomical chirplet transform,PCT)对调频信号特征提取的优势,提出一种基于VMD和PCT的旋转机械故障诊断方法。将多分量信号经由VMD分解得到一系列独立的模态分量,选择周期性最明显的模态分量经过PCT得到时频图,通过分析时频图实现旋转机械的故障诊断。通过实验平台进行实例验证,结果表明该方法能够有效对齿轮和轴承进行故障诊断。 展开更多
关键词 变分模态分解 多项式调频小波变换 旋转机械 故障诊断
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转子系统机械振动故障模拟诊断实验台设计 预览
5
作者 郭韶山 杨华 +2 位作者 陈洋 刘伟兵 童瑞晗 《南通职业大学学报》 2019年第3期88-93,共6页
为利用已有故障诊断理论分析解决实际旋转机械转子系统存在的问题,在比较分析多种转子系统实验台设计方案的基础上,选择设计了变换式齿轮箱-转子系统故障模拟诊断实验台,给出了实验台的工作原理、结构设计。主要设计了电气控制部分:以AT... 为利用已有故障诊断理论分析解决实际旋转机械转子系统存在的问题,在比较分析多种转子系统实验台设计方案的基础上,选择设计了变换式齿轮箱-转子系统故障模拟诊断实验台,给出了实验台的工作原理、结构设计。主要设计了电气控制部分:以AT89C51单片机为电控系统的主要核心芯片,控制驱动器带动直流电机转动;采用联轴器与齿轮箱相连接的方式完成齿轮箱和轴承的故障检测;选用相应传感器采集信号,根据软件显示的轴心轨迹图的形状和频谱图的峰值判断转子实验台是否存在故障,若存在故障,则再根据对应的频率特征找出具体故障部位。该变换式齿轮箱-转子系统实验台操作简单,定位准确,可实现多种故障的模拟检测。 展开更多
关键词 旋转机械 转子振动 故障诊断 实验台
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旋转机械损伤跟踪的改进相空间曲变法 预览
6
作者 牛乾 杨世锡 甘春标 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期14-21,共8页
对旋转机械系统损伤演化过程的实时监测和跟踪,能够有效降低设备使用风险以及减少不必要的维护成本,提高设备使用效能。基于相空间曲变理论和旋转机械运行具有周期性的特点,提出了一种改进的损伤跟踪方法,可以有效减少原相空间曲变法的... 对旋转机械系统损伤演化过程的实时监测和跟踪,能够有效降低设备使用风险以及减少不必要的维护成本,提高设备使用效能。基于相空间曲变理论和旋转机械运行具有周期性的特点,提出了一种改进的损伤跟踪方法,可以有效减少原相空间曲变法的计算量和跟踪误差,实现系统损伤演化过程的实时跟踪。通过数值模拟方法,以及裂纹转子实验和轴承退化实验验证了该方法。结果表明:该方法相比于原相空间曲变法计算时间明显减小,跟踪结果更加平滑准确,对相近的损伤状态有更好的分辨能力。 展开更多
关键词 旋转机械 损伤演化 相空间曲变 损伤跟踪
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旋转机械转子安装检修专用桥规的优化设计——以工业汽轮机为例 预览
7
作者 赵普峻 苏兴冶 +4 位作者 侯裕舒 陈慧涛 李嘉琦 刘运来 代舒珍 《山东化工》 CAS 2019年第8期163-165,共3页
水平剖分式旋转机械在检修、安装过程中,其转子主轴与机体下气缸的径向间隙精度对设备的安全稳定运行极其重要,传统测量工具及方法存在局限性。利用优化设计的专用桥规可通过调整支脚距离对不同轴径水平剖分式旋转机械的径向间隙进行测... 水平剖分式旋转机械在检修、安装过程中,其转子主轴与机体下气缸的径向间隙精度对设备的安全稳定运行极其重要,传统测量工具及方法存在局限性。利用优化设计的专用桥规可通过调整支脚距离对不同轴径水平剖分式旋转机械的径向间隙进行测量,并满足精度要求。 展开更多
关键词 水平剖分 旋转机械 径向间隙测量 桥规 设计
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基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断研究 预览
8
作者 李奇 张菁华 +2 位作者 杨冰如 陈良 沈长青 《工业控制计算机》 2019年第8期88-89,共2页
基于深度学习的故障诊断方法因其在特征学习方面的突出表现而受到研究者的关注。在实际应用中,旋转机械的故障信号难以采集,造成数据不平衡的问题。因此,提出了一种基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断新模型。在该模型中,生成器可以生... 基于深度学习的故障诊断方法因其在特征学习方面的突出表现而受到研究者的关注。在实际应用中,旋转机械的故障信号难以采集,造成数据不平衡的问题。因此,提出了一种基于生成对抗学习的旋转机械故障诊断新模型。在该模型中,生成器可以生成特定概率分布的故障数据,用来丰富和平衡故障诊断数据集。实验结果表明,该方法具有良好的诊断性能和应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 生成对抗网络 旋转机械 深度学习
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基于Internet的便携式旋转机械在线监测系统 预览
9
作者 夏兴国 汪发亮 《江汉大学学报:自然科学版》 2019年第1期46-51,共6页
以中小型旋转机械为研究对象,设计了一种基于Internet的便携式在线状态监测系统。系统设计由本地和远程系统组成,本地系统监测的数据经参数整定后用LabVIEW软件采集与处理,形成SQL Server数据库管理系统,利用DataSocket技术并采用B/S组... 以中小型旋转机械为研究对象,设计了一种基于Internet的便携式在线状态监测系统。系统设计由本地和远程系统组成,本地系统监测的数据经参数整定后用LabVIEW软件采集与处理,形成SQL Server数据库管理系统,利用DataSocket技术并采用B/S组网模式发布本地数据;远程用户根据需要可监测相应远程运行状态。同时,讨论了系统的网络安全和权限设置等问题。通过实验验证:该系统可实现八通道模拟快变信号、模拟慢变信号的1s巡采,并对故障通道显示光警、声警和弹出报警对话框,可以对故障通道进行存储和复位监测;能够实现即时库、小时库、日库、月库和故障库的数据存储和追忆,能够对故障数据和即时数据进行分析,实现远程即时监测、分析和交互。 展开更多
关键词 旋转机械 状态监测 Internet LABVIEW SQL SERVER
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一维卷积神经网络实时抗噪故障诊断算法 预览
10
作者 刘星辰 周奇才 +2 位作者 赵炯 沈鹤鸿 熊肖磊 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期89-95,共7页
针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风... 针对旋转机械智能诊断方法计算量大和抗噪能力差的问题,在经典模型LeNet-5的基础上提出基于一维卷积神经网络的故障诊断算法.采用全局平均池化层代替传统卷积神经网络中的全连接层,在降低模型计算量的同时,降低模型参数数量和过拟合的风险;利用随机破坏后的时域信号进行训练以提高其抗噪能力;采用改进后的一维卷积核和池化核直接作用于原始时域信号,将特征提取和故障分类合二为一,通过交替的卷积层和池化层实现原始信号自适应特征提取,结合全局平均池化层完成故障分类.利用轴承数据和齿轮数据进行实验验证并对比经典模型LeNet-5、BP神经网络和SVM.结果表明:采用全局平均池化层可有效降低模型计算量,提高模型在低信噪比条件下的诊断精度,采用随机破坏输入训练策略可显著提升模型的抗噪诊断能力;改进后的模型可以实现噪声环境下准确、快速和稳定的故障诊断.通过t-SNE可视化分析说明了模型在特征学习上的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 卷积神经网络 实时诊断 抗噪诊断 旋转机械
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Comparative Study of Combined Fault Diagnosis Schemes Based on Convolutional Neural Network 预览
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作者 Mei Li Zhiqiang Huo +1 位作者 Fabien CAUS Yu Zhang 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2019年第1期679-681,共3页
In this paper, comparative combined fault diagnosis schemes are studied including vibration analysis, acoustic signal analysis and thermal image analysis based on the Convolutional Neural Network (CNN). The advantage ... In this paper, comparative combined fault diagnosis schemes are studied including vibration analysis, acoustic signal analysis and thermal image analysis based on the Convolutional Neural Network (CNN). The advantage of the CNN structure is that it does not need manual feature extraction or selection, which requires prior knowledge of specific machinery dynamics. The vibration and acoustic signals were transformed into spectrograms, which are effective for the diagnostic analysis by using CNN. Comparatively, the thermal images were directly analyzed using CNN. The effectiveness of the CNN-based diagnosis methods was investigated through the analysis of different experimental data, i.e., vibration, acoustic signals and thermal images, which were collected from a test rig where different types of faults are induced on the roller bearing and shaft. The results show that the thermal image analysis and acoustic signal analysis could achieve relatively higher accuracy rate compared to vibration analysis. Moreover, the advantage is easy-deployment because of the non-contact way during signal acquisition. With the CNN-based fault diagnosis method for the three different signals collected, the accuracy of different signal predictions for combined faults can be compared, and the effective method can be applied to fault diagnosis of other industrial rotating machinery. 展开更多
关键词 FAULT diagnosis ROTATING MACHINERY Convolutional NEURAL networks
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旋转机械主被动混合隔振虚拟样机技术及实验研究 预览
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作者 马建国 帅长庚 李彦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期285-291,共7页
提出一种旋转机械主被动混合隔振虚拟样机方法,并通过实验对虚拟样机仿真结果进行验证。首先对柴油发电机组电磁-气囊主被动混合隔振系统进行建模,然后对电磁作动器进行理论分析与实验,得到电磁作动器输出力特性。通过利用多刚体动力学... 提出一种旋转机械主被动混合隔振虚拟样机方法,并通过实验对虚拟样机仿真结果进行验证。首先对柴油发电机组电磁-气囊主被动混合隔振系统进行建模,然后对电磁作动器进行理论分析与实验,得到电磁作动器输出力特性。通过利用多刚体动力学软件ADAMS与MATLAB/SIMULINK联合,搭建柴油发电机组主被动混合隔振虚拟样机系统,对虚拟样机进行了冲击摇摆的计算,并进行控制算法与主被动混合隔振研究,同时搭建了物理样机实验平台并对仿真结果进行实验验证。结果表明:主被动混合隔振虚拟样机所得结果与实验结果相吻合,可以作为主被动混合隔振系统研制的重要依据。 展开更多
关键词 旋转机械 主被动混合隔振 电磁作动器 气囊 虚拟样机技术
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旋转环境下基于FPGA的多通道数据采集系统设计 预览
13
作者 易志强 韩宾 +1 位作者 鲜龙 李维 《电子技术应用》 2019年第9期60-64,共5页
为了满足某大型旋转机械设备在监测过程中实时性高精度多通道的采集需求,提出了一种基于FPGA的多通道振动信号采集检测系统的设计方案。系统采用主/从式FPGA架构,在强噪声环境下实现了采样频率为100kHz的128通道并行实时数据采集功能。... 为了满足某大型旋转机械设备在监测过程中实时性高精度多通道的采集需求,提出了一种基于FPGA的多通道振动信号采集检测系统的设计方案。系统采用主/从式FPGA架构,在强噪声环境下实现了采样频率为100kHz的128通道并行实时数据采集功能。然后通过设计一种参数可调的随机共振信号检测系统,提高了信号信噪比,增强了系统在旋转环境下检测的准确性。经测试验证,该系统具有良好的实时性、稳定性和有效性。 展开更多
关键词 FPGA 旋转机械 数据采集 多通道 随机共振
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基于GUI的旋转机械早期故障诊断系统设计与开发 预览
14
作者 唐超 张晓迪 +2 位作者 黄涛涛 李荣强 蒋永华 《机电工程技术》 2019年第3期48-51,共4页
针对目前旋转机械早期故障诊断系统的现状和工程实际需要,基于Windows系统为开发平台,采用图形化语言技术和Matlab为开发工具,研制一套基于GUI的旋转机械早期故障诊断系统。系统主要包括信号读取与显示模块、信号分析诊断模块、分析结... 针对目前旋转机械早期故障诊断系统的现状和工程实际需要,基于Windows系统为开发平台,采用图形化语言技术和Matlab为开发工具,研制一套基于GUI的旋转机械早期故障诊断系统。系统主要包括信号读取与显示模块、信号分析诊断模块、分析结果显示等功能模块。可实现对信号读取、滤波、时域分析、频域分析、经验模态分解与希尔伯特变换、双谱分析、自适应带宽限制信号BS-EMD混叠消除、流形学习降维及故障分类识别等功能。最后进行实验测试分析,验证其可靠性和实用性。 展开更多
关键词 MATLAB GUI 故障诊断 旋转机械
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超声悬浮及转子振动抑制理论与实验研究 预览
15
作者 姚红良 李文龙 闻邦椿 《动力学与控制学报》 2019年第3期197-204,共8页
超声悬浮技术可以实现悬浮和减摩功能,减少转子与静子之间的摩擦,而且由超声波产生的悬浮力可以不受悬浮物材料的影响.首先,根据流体动力学推导出超声波挤压膜的基本方程,对其进行理论推导并利用高阶差分方法进行仿真求解;针对气膜力与... 超声悬浮技术可以实现悬浮和减摩功能,减少转子与静子之间的摩擦,而且由超声波产生的悬浮力可以不受悬浮物材料的影响.首先,根据流体动力学推导出超声波挤压膜的基本方程,对其进行理论推导并利用高阶差分方法进行仿真求解;针对气膜力与悬浮间隙、超声波振幅、气压、超声波频率因素的关系进行了分析,讨论了不同参数对超声悬浮性能的影响规律.然后,通过平面气膜力分解与合成推导出凹面气膜力,并研究了转速对其悬浮力的影响.将其施加在不平衡转子系统中,对转子系统的振动响应进行数值仿真,并对各个情况下的结果进行对比,探讨出不同参数下的振动抑制效果.最后,设计了超声悬浮-转子系统的实验台,通过实验测试不同参数下转子系统的振动响应,验证超声悬浮技术对于转子系统的振动抑制作用. 展开更多
关键词 超声悬浮技术 超声波挤压膜 旋转机械 振动抑制 悬浮力
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基于量子加权门限重复单元神经网络的性态退化趋势预测 预览
16
作者 李锋 向往 +1 位作者 王家序 汤宝平 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期123-129,158共8页
提出基于量子加权门限重复单元神经网络(Quantum Weight Gated Recurrent Unit Neural Network,QWGRUNN)的旋转机械性态退化趋势预测方法。采用小波降噪-排列熵法构建性态退化指标集,将该指标集输入QWGRUNN完成旋转机械性态退化趋势预测... 提出基于量子加权门限重复单元神经网络(Quantum Weight Gated Recurrent Unit Neural Network,QWGRUNN)的旋转机械性态退化趋势预测方法。采用小波降噪-排列熵法构建性态退化指标集,将该指标集输入QWGRUNN完成旋转机械性态退化趋势预测。QWGRUNN在门限重复单元(Gated Recurrent Unit,GRU)基础上引入量子位来表示网络权值和活性值并构造量子相移门以实现权值量子位和活性值量子位的更新,改善了网络泛化能力,进而提高了所提出的性态退化趋势预测方法的预测精度;采用与自身结构相适应的动态学习参数,改善了网络收敛速度,进而提高了所提出的预测方法的计算效率。滚动轴承性态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 量子加权门限重复单元神经网络 量子计算 排列熵 趋势预测 旋转机械
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状态监测仪表在旋转机械上的应用 预览
17
作者 毛大军 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第11期903-906,共4页
正确安装旋转机械设备的状态监测仪表,实时监控设备的运行状态,可提前发现隐患,及时分析、诊断问题,确保设备安全运行。
关键词 旋转机械 状态监测 3500系统
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基于M-C方法的旋转机械装配尺寸链研究 预览
18
作者 赵伟利 宋建蒙 《机械》 2019年第5期71-75,共5页
用于不同组分工质分离的旋转机械常通过调整产品收集管口部与转筒之间的径向相对位置进行所需产品组分的取料。高速旋转机械为取到特定组分,产品收集管的口部位置必须具有较高的精度。针对高速旋转机械的装配关系,确定了以焊接产品收集... 用于不同组分工质分离的旋转机械常通过调整产品收集管口部与转筒之间的径向相对位置进行所需产品组分的取料。高速旋转机械为取到特定组分,产品收集管的口部位置必须具有较高的精度。针对高速旋转机械的装配关系,确定了以焊接产品收集管的中心管轴线与支撑体轴线对中的装配精度,在基本尺寸装配关系的基础上考虑了形位公差的影响,建立了对应的装配尺寸链,采用M-C方法开展了理论计算,在抽样10万次后,按照"3σ原则"得到中心管轴线与支撑体轴线偏移量的封闭环尺寸服从均值-0.43mm、标准差0.11 mm的正态分布,封闭环尺寸统计结果为0-0.7629-0.0884,为旋转机械精确装配奠定了基础。 展开更多
关键词 旋转机械 装配尺寸链 形位公差 M-C方法 封闭环
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基于Vold-Kalman滤波的阶次分析系统设计与实现 预览
19
作者 昝涛 刘智豪 +1 位作者 王辉 庞兆亮 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第7期43-46,50共5页
针对传统计算阶次分析方法分辨率低,且无法分辨密集阶次与交叉阶次等缺陷,引入Vold-Kalman滤波阶次分析理论。并通过虚拟仪器技术对上述理论进行编程实现,设计开发了一套阶次分析系统。在仿真实验与实际应用中表明,该方法能有效解决&qu... 针对传统计算阶次分析方法分辨率低,且无法分辨密集阶次与交叉阶次等缺陷,引入Vold-Kalman滤波阶次分析理论。并通过虚拟仪器技术对上述理论进行编程实现,设计开发了一套阶次分析系统。在仿真实验与实际应用中表明,该方法能有效解决"频率模糊"问题,与传统计算阶次分析相比,可大幅提高阶次谱分辨率,且系统操作快捷方便,分析结果准确可靠。 展开更多
关键词 阶次分析 LABVIEW Vold-Kalman滤波 旋转机械
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基于双隐层量子线路循环单元神经网络的状态退化趋势预测
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作者 李锋 向往 +2 位作者 陈勇 汤宝平 王家序 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期83-92,共10页
针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械... 针对现有人工智能预测方法在旋转机械状态退化趋势预测中存在预测精度较差、计算效率较低等缺点,提出基于双隐层量子线路循环单元神经网络(Double hidden layer quantum circuit recurrent unit neural network,DHL-QCRUNN)的旋转机械状态退化趋势预测方法。首先采用量纲一化排列熵误差构建状态退化特征集,然后将该特征集输入DHL-QCRUNN以完成旋转机械状态退化趋势预测。在所提出的DHL-QCRUNN中,设计双隐层结构以提高网络的非线性映射能力;并引入量子相移门和多位受控非门以实现信息的传递;通过双隐层的量子反馈机制获得输入序列的整体记忆;最后采用输出层激发态的概率幅表示输出,通过以上方法改善了网络的非线性逼近能力和泛化性能,使所提出的旋转机械状态退化趋势预测方法具有较高的预测精度。此外,通过量子Levenberg-Marqudt(LM)算法更新DHL-QCRUNN的网络参数,提高该网络的收敛速度,使所提出的状态退化趋势预测方法具有较高计算效率。滚动轴承状态退化趋势预测实例验证了该方法的有效性。提出了基于DHL-QCRUNN的旋转机械状态退化趋势预测新方法,该方法具有较高的预测精度和较高的计算效率。 展开更多
关键词 双隐层量子线路循环单元神经网络 量子计算 排列熵误差 趋势预测 旋转机械
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