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基于改进变分模态分解和优化堆叠降噪自编码器的轴承故障诊断 被引量:1
1
作者 张彬桥 舒勇 江雨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1408-1421,共14页
针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自... 针对滚动轴承在噪声干扰下故障特征难以提取的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)和复合缩放排列熵(CZPE)的特征提取新方法,并利用优化堆叠降噪自编码器(SDAE)进行故障分类。首先,提出由“余弦相似度—峭度—包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进VMD方法,并通过该指标筛选分解后的本征模态函数(IMF)分量;然后,为提取更全面的故障特征,引入新的复合缩放排列熵对各有效IMF的故障特征进行量化;最后,提出一种基于鼠群优化算法(RSO)与麻雀搜索算法(SSA)的混合算法优化SDAE网络超参数,将故障特征输入优化后SDAE网络中得到分类结果。采用美国CWRU轴承数据集进行验证,实验结果表明该方法能全面稳定地提取背景噪声下的故障特征,且与其他方法相比具有更好的抗噪性能和更高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 变分模态分解 综合评价指标 复合缩放排列熵 混合算法 堆叠降噪自编码器
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基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断 被引量:1
2
作者 周光祥 李鹏 江德业 《机床与液压》 北大核心 2024年第7期220-225,共6页
变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术... 变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术,掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架,并以此为基础,参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块,结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法,从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明:在齿轮发生轻度磨损时,磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间,磨损振动信号的频率在0~4000 Hz区间;中度磨损时,信号的幅值在30~55 mV之间,信号频率在3000~7000 Hz区间;重度磨损时,信号幅值在50~70 mV之间,信号频率在6000~12000 Hz区间,且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下,提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同,故障程度和故障类型的诊断性能均较好。 展开更多
关键词 多传感数据融合 变速运行齿轮 异常振动信号 特征提取
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基于改进生物迁徙算法的双资源柔性作业车间节能调度问题
3
作者 刘璐 宋海草 +2 位作者 姜天华 邓冠龙 巩庆涛 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3125-3141,共17页
节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基... 节能调度是面向绿色制造的车间调度问题,已成为制造领域的研究热点。针对具有机器和工人双资源约束的柔性作业车间,综合考虑工人学习效应和工件运输时间的影响,以最小化车间能耗为目标,提出一种改进的生物迁徙算法(MBMA)。该算法采用基于工件-机器-工人的三段式编码方法表示调度解,并设计了一种种群初始化方法,以改善初始调度解的质量。考虑到基本生物迁徙算法无法直接应用于离散车间调度问题,提出一种基于交叉操作的离散迁徙算子,使算法能够直接在离散调度空间内进行搜索。此外,在迁徙算子中引入转换概率动态调整策略,以平衡算法探索与开发能力,另外增加了一种记忆池机制,避免算法过早收敛。对于个体更新算子,设计了一种局部搜索算法嵌入其中,以增强算法局部搜索能力。大量实验结果表明,MBMA算法的计算结果优于其他算法。 展开更多
关键词 双资源约束 工人学习效应 工件运输时间 柔性作业车间 节能调度 生物迁徙算法 绿色制造
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基于信号处理的液压泵故障检测方法研究综述 被引量:1
4
作者 王海雄 应俊 +1 位作者 刘舒豪 易怀安 《机床与液压》 北大核心 2024年第12期180-186,201,共8页
液压泵的故障诊断是其正常工作和健康管理的关键,基于信号处理的液压泵诊断方法已经成为主流。近年来,学者们对液压泵故障诊断的研究非常活跃,但对液压泵故障分析和诊断方法缺少系统的总结和分析。通过对液压泵相关文献进行统计分析,系... 液压泵的故障诊断是其正常工作和健康管理的关键,基于信号处理的液压泵诊断方法已经成为主流。近年来,学者们对液压泵故障诊断的研究非常活跃,但对液压泵故障分析和诊断方法缺少系统的总结和分析。通过对液压泵相关文献进行统计分析,系统地总结了液压泵故障产生的原因、故障诊断的基本方法及研究进展,指出了液压泵故障分析和诊断领域的发展前景,为研究人员和相关维修人员提供了参考价值并指明了研究方向。 展开更多
关键词 液压泵 故障分析 信号处理
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基于DPBBO算法的智慧云仓UAV盘库作业优化
5
作者 张富强 温博强 惠记庄 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期921-929,共9页
针对智慧云仓货物信息量大、易出现账物不符等库存管理问题,迫切需要将无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)和工业物联网(industrial Internet of things, IIoT)集成起来,为仓储精细化管理提供解决方案。首先,分析盘库作业数据采集与... 针对智慧云仓货物信息量大、易出现账物不符等库存管理问题,迫切需要将无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)和工业物联网(industrial Internet of things, IIoT)集成起来,为仓储精细化管理提供解决方案。首先,分析盘库作业数据采集与信息交互运行机制,以危险避障和数据采集为约束函数,考虑了UAV在加速、减速、匀速、转角等飞行条件下的能耗差异,并以能耗最低和时间最短为目标函数构造UAV盘库作业数学模型;然后,设计了差分迁移-分段变异生物地理学优化(differential migration-piecewise mutation-biogeography-based optimization, DPBBO)算法对上述模型进行优化解算;最后,进行了仿真实验验证。结果表明:DPBBO算法对解决该盘库作业问题的效果较优,可以提升库存抽检任务的时效性和库存管理的准确性。 展开更多
关键词 智慧云仓 盘库作业 无人机 差分迁移-分段变异生物地理学优化算法 射频识别技术 工业物联网
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某型复杂工程机械变速箱体复合工艺约束机加工线平衡研究
6
作者 金初云 胡俊逸 +1 位作者 陈勇 王一鸿 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期720-731,共12页
为解决机加工生产线平衡问题所包含的加工任务刀具需求、机床类型需求、加工方位约束、“紧密”型和“或”型约束等复杂条件,建立了机加工生产线平衡数学模型,并采用含多重筛选机制的粒子群算法进行了求解。首先,建立了满足此复杂实际... 为解决机加工生产线平衡问题所包含的加工任务刀具需求、机床类型需求、加工方位约束、“紧密”型和“或”型约束等复杂条件,建立了机加工生产线平衡数学模型,并采用含多重筛选机制的粒子群算法进行了求解。首先,建立了满足此复杂实际约束条件的机加工生产线平衡问题数学模型;然后,采用粒子的位置坐标作为粒子群搜索的权重信息,进行了加工任务、集中任务的选取,并设计了多重筛选机制构造启发式任务集生成规则;采用此规则对待分配加工任务进行了多重筛选,以得到可供直接分配的加工任务集合,粒子群算法(PSO)从此集合中依次选取了加工任务,构成了完整的解,并形成了具体的任务分配方案;最后,为提高程序的实用性和可视性,设计了加工任务的甘特图生成模块,通过对某复杂工程机械变速箱体零件的实际案例研究,将简化后的任务信息代入算法进行了求解。研究结果表明:该方法实现了多组平衡率高于90%的优化结果,在节拍时间为1120 s时,得到94.66%的较高平衡率,排产方案表格内容与甘特图显示一致;算法推演结果满足设定的多种复合约束条件,通过与人工排产对比说明了该算法的有效性并具有较好的经济性、实用性;对柔性生产案例进行探讨,证明该算法运算结果具备一定的生产柔性。 展开更多
关键词 机械加工工艺 粒子群算法 生产线平衡数学模型 箱体类零件 约束关系矩阵 启发式备选任务集生成规则
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基于改进鲸鱼优化算法的AGV柔性作业车间多目标优化调度
7
作者 王赟 马荣 唐思源 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期17-25,共9页
针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模... 针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。 展开更多
关键词 柔性作业车间 可持续 多目标优化调度 改进鲸鱼优化算法 模糊隶属度
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改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题
8
作者 王玉芳 陈凡 +1 位作者 姚彬彬 曾亚志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期981-994,共14页
针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考... 针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 双资源约束 文化基因算法 负载平衡 变邻域搜索
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基于置信规则库气象站故障检测专家系统
9
作者 陈晓 嵇伟明 张凯 《信息技术》 2024年第9期161-167,共7页
针对气象站故障检测的需求,研制了基于置信规则库的气象站故障检测专家系统。专家系统利用前期建立起来的气象站的气象数据库,根据当前实时气象数据,通过改进的置信规则库模型结合专家经验知识自动完成数据分析和处理、是否有故障判断... 针对气象站故障检测的需求,研制了基于置信规则库的气象站故障检测专家系统。专家系统利用前期建立起来的气象站的气象数据库,根据当前实时气象数据,通过改进的置信规则库模型结合专家经验知识自动完成数据分析和处理、是否有故障判断并对故障程度进行等级划分。工作人员在进行现场故障检测之前,只需通过气象站传感器故障专家系统对异常传感器进行辅助诊断,确定故障等级后依据故障等级携带相应检修设备或需更换的零部件进入现场实施检查和维修。实验测试表明系统对各个设备的总体平均检测准确率从69.8%提高到85.7%,极大提升了检测的效率和准确性。 展开更多
关键词 气象站 故障检测 置信规则库 专家系统 数据分析
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考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度
10
作者 张洪亮 徐公杰 +1 位作者 鲍蔷 余乐安 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3111-3124,共14页
针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采... 针对柔性作业车间调度问题,在同时考虑运输时间、机器预维护和能耗等约束的情况下,建立了最小化完工时间和总能耗的混合整数规划模型,并提出一种多目标离散Jaya算法进行求解。根据问题的特点,设计了基于工序和机器的双层编码方式,并采用均衡加工时间和能耗的种群初始化方法产生高质量的初始种群。为了将解转化为可行有效的调度方案,设计了带有预维护动态调整策略和考虑运输时间的贪婪插入解码方法。根据解的不同情况,采用不同的方式更新个体。将本文设计的算法与常用的多目标优化算法在18组不同规模的测试算例下进行对比分析,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提算法能够有效解决考虑运输时间和机器预维护的柔性作业车间绿色调度问题。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 运输时间 预维护 能耗 多目标离散Jaya算法
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基于RobotStudio的视觉分拣打磨工作站仿真设计
11
作者 陆叶 王开 黄河明 《机电工程技术》 2024年第2期193-197,共5页
为解决中小型零件混流自动化生产等问题,提出基于RobotStudio的工业机器人视觉分拣打磨工作站的仿真设计方案。根据零件的生产工艺流程,利用UG软件创建视觉分拣打磨工作站的整体布局;通过分析工作站各个模块功能,设计了各模块的结构;利... 为解决中小型零件混流自动化生产等问题,提出基于RobotStudio的工业机器人视觉分拣打磨工作站的仿真设计方案。根据零件的生产工艺流程,利用UG软件创建视觉分拣打磨工作站的整体布局;通过分析工作站各个模块功能,设计了各模块的结构;利用RobotStudio软件构建了工作站仿真模型。以视觉引导Smart组件和输送链跟踪仿真为例,阐述了ABB工业机器人通过视觉引导获取工件空间位姿的四元数和欧拉角的转换方法,并介绍了视觉拍照、机器人与工业相机通信等动态仿真的设置过程,以及输送链跟踪动态效果的设置方法。为实现工作站全过程仿真,设计了整体工作站逻辑,编制了仿真工作站离线程序,并将仿真工作站同步到实验平台调试验证。该设计可为智能制造生产线的设计、制造及应用提供参考。 展开更多
关键词 工业机器人 视觉分拣 打磨 工作站
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基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究
12
作者 王宽田 姚江云 +1 位作者 唐永忠 梁世华 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期10-17,共8页
针对液压机械驱动齿轮组故障诊断结果精准度不佳、可靠性差等问题,本文提出基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。采集了液压机械驱动齿轮组振动信号,构建液压机械驱动齿轮组故障信号分离模型;运用低秩算法分离液压机械驱动齿轮箱... 针对液压机械驱动齿轮组故障诊断结果精准度不佳、可靠性差等问题,本文提出基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。采集了液压机械驱动齿轮组振动信号,构建液压机械驱动齿轮组故障信号分离模型;运用低秩算法分离液压机械驱动齿轮箱振源信号,设计齿轮组故障信号约束条件,完成液压机械驱动齿轮组分类;根据分类结果,采用SDAE模型提取液压机械驱动齿轮组故障特征,并将提取结果输入到支持向量机内训练,其最终输出结果就是最佳诊断结果,实现基于SVM的液压机械驱动齿轮组故障诊断研究。实验结果表明,通过对该方法开展故障检测及故障诊断测试,本文方法下分类错误率不超过3.5%,验证了该方法的可行性高。 展开更多
关键词 SVM 液压机械驱动齿轮组 故障分类 SDAE模型 信号分离
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求解柔性作业车间调度问题的离散食肉植物算法
13
作者 宋存利 李金泰 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第4期113-120,共8页
针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索... 针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时易陷入局部最优且寻优能力不足的困境,以最小化最大完工时间为目标提出一种离散的食肉植物算法。首先,为提高初始种群的多样性,提出了3种初始化种群策略;其次,为提高算法各时期的搜索能力,为生长因子设计了一种自适应策略,并对植物执行了交叉以及基于4种邻域结构的贪婪变异操作;最后,通过对Brandimarte基准问题进行仿真并与其他文献算法进行对比,证明了所提算法在收敛速度和求解质量方面都具有较好的性能。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 最小化最大完工时间 食肉植物算法 自适应生长因子 混合算法
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改进蚁群算法的AGV自主避障
14
作者 苏莹莹 李志宇 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期289-296,340,共9页
针对传统蚁群算法在AGV任务调度效率的不足和避障问题,提出了一种改进的蚁群算法。首先,通过引入路径忙碌值,改进蚁群算法中的路径信息素浓度,提高路径规划解的质量;其次,对启发式的信息素浓度添加随机影响因子,进而提高算法的搜索效率... 针对传统蚁群算法在AGV任务调度效率的不足和避障问题,提出了一种改进的蚁群算法。首先,通过引入路径忙碌值,改进蚁群算法中的路径信息素浓度,提高路径规划解的质量;其次,对启发式的信息素浓度添加随机影响因子,进而提高算法的搜索效率。然后,在改进的蚁群算法基础上,引入路径多次规划参数和工作运行影响参数,并对AGV制定基本调度规则和任务优先级,提出一种综合的避障策略来解决冲突问题。仿真实验结果表明改进的蚁群算法可以评估路径使用率,进而规划最优的路径。在多任务调度效率上有明显优势,并能有效实现自主避障,解决碰撞问题。 展开更多
关键词 调度效率 路径规划 自主避障 AGV 改进蚁群算法
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基于过电缆封隔器主体总成的智能装配技术研究
15
作者 王磊 《智能制造》 2024年第5期46-52,共7页
针对海上石油完井工具制造领域对装配质量和效率的要求,通过智能装配技术研究,研制一套过电缆封隔器主体智能装配系统。该系统以PLC为控制系统的主控单元,由机械手搭配多功能操作工具,借助视觉定位及六维力反馈调节,搭建人机交互界面来... 针对海上石油完井工具制造领域对装配质量和效率的要求,通过智能装配技术研究,研制一套过电缆封隔器主体智能装配系统。该系统以PLC为控制系统的主控单元,由机械手搭配多功能操作工具,借助视觉定位及六维力反馈调节,搭建人机交互界面来对各零部件进行智能化精准装配。通过多次现场应用,证明该系统提高了自动化程度,相比传统装配方法,操作人员可更高效率地完成主体总成位置的精准找取与后续装配,有效地改善了过电缆封隔器的整体装配质量。 展开更多
关键词 过电缆封隔器 装配质量 效率 智能装配 自动化
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非完美预维护的柔性作业车间调度研究
16
作者 郜振华 乔恒赟 《信息技术与信息化》 2024年第7期12-17,共6页
以柔性作业车间为研究对象,以最小化最大完工时间为目标,协同考虑设备基于加工时间的非完美预防性维护与生产调度,建立一种变周期维护优化调度模型,并引入了一种改进的三体交叉遗传算法进行求解。最后通过基准算例验证改进算法的有效性... 以柔性作业车间为研究对象,以最小化最大完工时间为目标,协同考虑设备基于加工时间的非完美预防性维护与生产调度,建立一种变周期维护优化调度模型,并引入了一种改进的三体交叉遗传算法进行求解。最后通过基准算例验证改进算法的有效性,并通过与右移维护策略和传统周期性维护模式进行对比,验证了优化调度模型的优越性。 展开更多
关键词 预防性维护 生产调度 变周期维护 三体交叉
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多尺度熵方法在机械故障诊断中的应用研究进展 被引量:1
17
作者 郑近德 姚殷柔 +2 位作者 潘海洋 童靳于 刘庆运 《安徽工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期46-57,97,共13页
机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓... 机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓展了时间序列其他尺度上包含的复杂度信息,其在设备状态监测与故障诊断中得到广泛应用。本文对单一尺度熵及多尺度样本熵、多尺度模糊熵、多尺度排列熵和多尺度散布熵等多尺度熵方法在机械智能故障诊断中的应用进行综述,总结不同方法的特点优势与不足;针对多变量数据处理问题,综述由单变量推广到多变量的多元多尺度熵的应用发展过程。最后结合多尺度熵相关方法在机械智能故障诊断中面临的问题与挑战,对未来发展方向进行展望,即在工业大数据应用、故障机理、可解释性角度构建基于熵的深度学习模型。 展开更多
关键词 多尺度熵 多元多尺度熵 智能故障诊断 滚动轴承 机械设备
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采用激励轨迹实现机器人关节伺服动刚度的辨识 被引量:1
18
作者 潘海鸿 陈韬 +3 位作者 贾丙琪 孙仲鸣 丁可帅 陈琳 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期25-28,33,共5页
针对传统伺服动刚度辨识方法操作繁琐且阶跃力矩加载方式存在安全隐患等缺点,提出一种采用激励轨迹实现工业机器人关节伺服动刚度辨识的方法。该方法以五阶傅里叶级数轨迹为激励轨迹输入,通过使用最小二乘法对采集的关节位置和关节电机... 针对传统伺服动刚度辨识方法操作繁琐且阶跃力矩加载方式存在安全隐患等缺点,提出一种采用激励轨迹实现工业机器人关节伺服动刚度辨识的方法。该方法以五阶傅里叶级数轨迹为激励轨迹输入,通过使用最小二乘法对采集的关节位置和关节电机力矩等数据拟合辨识获得工业机器人关节伺服动刚度和动力学模型参数,并以其计算关节伺服扰动力矩。采用提出方法与传统辨识法所获伺服动刚度来进行扰动力矩补偿,并依据补偿后轨迹位置跟踪误差来评判两种辨识方法的优劣。在工业机器人平台上分别对单关节运动和六个关节运动的扰动力矩补偿实验,结果表明提出的激励轨迹辨识方法获得伺服动刚度的精度优于传统辨识方法所得伺服动刚度的精度。 展开更多
关键词 动力学模型 参数辨识 力矩补偿 动态模型
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少样本下基于元学习的柱塞泵故障诊断方法 被引量:1
19
作者 胡宏俊 杨喜旺 黄晋英 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期592-600,共9页
针对柱塞泵故障样本少、在噪声干扰下故障信号微弱及传统深度学习依赖大量训练样本的问题,提出了一种基于模型不可知元学习(MAML)的少样本柱塞泵故障诊断方法。首先,利用改进的带自适应噪声的完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法来分解... 针对柱塞泵故障样本少、在噪声干扰下故障信号微弱及传统深度学习依赖大量训练样本的问题,提出了一种基于模型不可知元学习(MAML)的少样本柱塞泵故障诊断方法。首先,利用改进的带自适应噪声的完全集成经验模态分解(ICEEMDAN)方法来分解采集到的一维振动信号,得到本征模态函数的IMF分量,并筛选故障信息丰富的敏感分量以增强振动信号中的特征信息。其次,建立了多通道一维卷积模型,该模型构建了一个具有高效通道注意力机制的通道交互特征编码器,旨在关注不同通道间的交互故障信息,进而有效地提取多个诊断元任务的通用诊断知识。最后,将一维卷积模型作为基模型,并通过MAML方法训练获得了最优的模型初始化参数;最优的初始化模型能够快速适应新工况下的少量柱塞泵故障样本,从而实现了少样本下的柱塞泵故障诊断。利用柱塞泵实验数据验证了模型的性能,结果表明,所提方法在少样本条件下对于各种诊断任务的诊断准确率都达到90%以上。 展开更多
关键词 模型不可知元学习 少样本 注意力机制 柱塞泵
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改进卷积胶囊网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量:1
20
作者 赵小强 柴靖轩 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期885-895,共11页
目前许多基于卷积网络的滚动轴承故障诊断方法受噪声信号以及负荷变化的影响,存在诊断效果不佳、泛化能力差的问题。针对此问题提出一种改进卷积胶囊网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法设计了多尺度非对称卷积模块,其中采用不同... 目前许多基于卷积网络的滚动轴承故障诊断方法受噪声信号以及负荷变化的影响,存在诊断效果不佳、泛化能力差的问题。针对此问题提出一种改进卷积胶囊网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法设计了多尺度非对称卷积模块,其中采用不同尺度的非对称卷积层对输入数据进行特征提取,在实现最大化提取数据中的特征信息的同时,还能够有效减少参数量;在该模块中引入通道注意力机制,能更好地提取有用的通道特征,提高该方法特征提取的能力;通过将网络中的全连接层改进为胶囊全连接层,使得胶囊在输出向量特征信息时,避免了特征信息在空间中的丢失。使用凯斯西储大学轴承数据集和东南大学变速箱数据集来验证所提方法的诊断性能,并与其他深度学习方法进行了比较。实验结果表明,与其他深度学习方法相比,具有较好的泛化性,效果更佳。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 胶囊网络 非对称卷积 特征提取
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