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基于多尺度分支融合的智能故障诊断方法
1
作者 王磊 刘培培 《智能计算机与应用》 2024年第7期100-105,共6页
轴承作为旋转机械的关键零部件,其健康状态检测对于保证工业生产安全具有重要的作用,基于人工分析的方法已经无法满足当前大型复杂设备的故障诊断需求。随着人工智能的发展,以卷积神经网络为代表的深度学习模型逐渐成为智能故障诊断领... 轴承作为旋转机械的关键零部件,其健康状态检测对于保证工业生产安全具有重要的作用,基于人工分析的方法已经无法满足当前大型复杂设备的故障诊断需求。随着人工智能的发展,以卷积神经网络为代表的深度学习模型逐渐成为智能故障诊断领域的主流方法,然而大多数智能轴承故障诊断模型仅仅采用单分支和单尺度的故障特征,严重限制了特征的丰富度和诊断精度。本文提出一种基于多尺度分支融合的智能故障诊断方法,采用多个并行的卷积分支提取故障信号的多尺度特征;通过特征融合将这些多尺度特征进行融合互补;最后,将融合互补后的特征进行故障诊断。实验结果表明,本文的方法可以有效地提高故障诊断的精度,对于工业设备的故障预测与健康管理具有重要的意义。 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 卷积神经网络 多尺度分支 轴承
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矿山巡检救援机器人的设计研究
2
作者 王凯军 王宏 +1 位作者 潘志威 王钊哲 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第9期I0004-I0004,共1页
经过几代矿山人的努力,我国在复杂条件下的矿山开采技术发展迅速,已处于世界较为先进的水平.当前正处于科技革命如火如荼的新阶段,信息技术、人工智能、机器人等新技术的出现大幅提升了采矿业等传统产业发展转型升级的效率与能级,引发... 经过几代矿山人的努力,我国在复杂条件下的矿山开采技术发展迅速,已处于世界较为先进的水平.当前正处于科技革命如火如荼的新阶段,信息技术、人工智能、机器人等新技术的出现大幅提升了采矿业等传统产业发展转型升级的效率与能级,引发了矿山开采方式的巨大转变.目前,我国已经进入矿山智能化发展起步阶段,包括矿山巡检救援机器人在内的矿山机器人是特种机器人研究领域的重要组成部分,是矿山智能化建设中的关键抓手.研究设计高科技矿山巡检机器人,推进相关岗位的机器人替代,是强化矿山安全生产新理念的方向,是推动矿山高质量发展的趋势. 展开更多
关键词 救援机器人 特种机器人 巡检机器人 人工智能 信息技术 传统产业发展 智能化建设 智能化发展
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基于多源图像解析的钢铁冷轧退火炉元器件多目标测温预警
3
作者 薛佳朋 王钊哲 +2 位作者 丁泽浩 亢克松 李子晗 《河北冶金》 2024年第11期25-29,43,共6页
在经济高质量发展以及国家积极推动传统产业转型升级的背景下,钢铁行业面临着产能过剩、生产流程复杂、质量管控难等问题,需要融入新一代信息技术来推动钢铁产业的转型升级。在钢铁企业的生产过程中,设备的平稳运行对企业的生产效率、... 在经济高质量发展以及国家积极推动传统产业转型升级的背景下,钢铁行业面临着产能过剩、生产流程复杂、质量管控难等问题,需要融入新一代信息技术来推动钢铁产业的转型升级。在钢铁企业的生产过程中,设备的平稳运行对企业的生产效率、产品质量、安全保障及经济效益至关重要。针对钢铁企业生产设备种类繁多、高温环境导致设备损耗高、现场维保危险性大等特点,提出了基于红外热成像和计算机视觉技术的冷轧退火炉元器件温度非接触式自动监测预警系统。重点研究了基于计算机视觉技术的多目标检测和图像语义分割算法与红外热成像相结合对退火炉元器件实现多元图像解析,获取元器件目标的实时图像与实测温度的过程。该系统可以实现对炼钢设备温度的实时监测和管理,提高钢铁企业的安全生产水平,进一步实现钢铁企业设备的智能化监测和管理,有利于减少安全风险、提高生产效率、保证产品质量和经济效益,推动钢铁行业的高质量发展。 展开更多
关键词 冷轧 退火炉 红外热成像 视觉技术 目标检测 语义分割算法
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基于ECharts的设备点位分析设计与实现
4
作者 宋佳倩 黄泽阳 《现代计算机》 2024年第13期100-103,108,共5页
设备是工厂生存与发展的重要工具,通过对设备的有效维护与管理,确保设备的完好。保持设备的良好状态是工厂能够创造一流效益的重要条件,所以工厂对于生产设备的监测尤其看重。页面在Vue的支持下采用ECharts这种图表的形式将实时检测到... 设备是工厂生存与发展的重要工具,通过对设备的有效维护与管理,确保设备的完好。保持设备的良好状态是工厂能够创造一流效益的重要条件,所以工厂对于生产设备的监测尤其看重。页面在Vue的支持下采用ECharts这种图表的形式将实时检测到的设备点位值,转为直观的查看点位值的趋势,更清晰直观地传递给工厂管理者,帮助其预估设备故障发生频率及时间,为工厂的发展提供了坚实的基础。 展开更多
关键词 物联网 数据趋势 ECharts
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通过集成域对抗训练和最大平均差异的故障诊断
5
作者 张宇 张公政 《现代计算机》 2024年第20期63-67,共5页
目前,工业物联网已成功地应用于智能制造业。物联网中的大量数据促进了基于深度学习的工业设备健康监测的发展。由于在不同工作条件或设备上收集的机械故障诊断监测数据存在域不匹配,用训练数据训练的模型在实际应用中可能无法发挥作用... 目前,工业物联网已成功地应用于智能制造业。物联网中的大量数据促进了基于深度学习的工业设备健康监测的发展。由于在不同工作条件或设备上收集的机械故障诊断监测数据存在域不匹配,用训练数据训练的模型在实际应用中可能无法发挥作用。因此,研究具有域自适应能力的故障诊断方法至关重要。提出了一种基于改进的域自适应方法的智能故障诊断方法。具体来说,分别使用最大平均差异和域对抗训练关于特征空间距离和域不匹配的两个特征提取器来增强特征表示。由于单独的分类器训练特征提取器,进一步利用集成学习获得最终结果。实验结果表明,该方法在解决域不匹配故障诊断中是有效的,且具有实际应用价值。 展开更多
关键词 域自适应 域对抗性训练(DAT) 集成学习 故障诊断 最大均值差异(MMD)
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