基于改进灰狼算法优化的Attention-CNN-LSTM工业过程故障诊断方法.pdf

一种基于改进SSA优化VMD和CNN参数的滚动轴承故障诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881084 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210544156.0 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人太原科技大学地址 030024

2023-05-17 约1万字 12页立即下载

基于信号降噪聚类处理与HPSO-CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要滚动轴承的好坏直接关系着机械设备的工作状态，准确地获取轴承状态并进行故障诊断具有显著的实用意义。本文以滚动轴承为研究对象，以实验采集到的振动信号数据为基础，基于信号降噪聚类处理与HPSO-CNN-LSTM开展了对滚动轴承的故障诊断研究，主要研究内容如下：（1）考虑到滚动轴承实际运行中采集到的信号数据受噪声污染的情况，针对当前降噪算法中人为设置参数的问题进行了改进，提出了一种GWO优化VMD  联合小波阈值降噪法，采用GWO算法对VMD中的惩罚因子和模态分解分量 k、小波阈值降噪法中的阈值和小波分解层数进行寻优选取，利用优化后的方 λ 法对信号数据进行了分解降噪处理。（2）为

2025-05-06 约7.76万字 62页立即下载

基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法研究.docx 基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法研究一、引言随着工业的快速发展，旋转机械如电机、泵、压缩机等设备在生产线上扮演着重要角色。然而，转子故障往往会导致设备性能下降，甚至造成严重的生产事故。因此，转子故障的诊断与预警成为保障工业生产安全与效率的关键。传统的转子故障诊断方法多依赖于专业人员的经验与技能，难以实现快速、准确的诊断。近年来，随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习在故障诊断领域的应用，为转子故障诊断提供了新的思路。本文提出了一种基于组合矩与CNN-SE-LSTM模型的转子故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性与效率。二、组合矩特征提取在转子故障诊断中，特征提取是关

2025-05-25 约4.83千字 10页立即下载

《基于CNN的故障诊断方法研究》.docx 《基于CNN的故障诊断方法研究》一、引言随着工业自动化和智能化程度的不断提高，故障诊断在保障设备正常运行和提高生产效率方面显得尤为重要。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，难以应对复杂多变的故障模式。近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）在图像处理和模式识别方面表现出强大的能力。因此，本研究旨在探讨基于CNN的故障诊断方法，以提高故障诊断的准确性和效率。二、相关文献综述近年来，众多学者对基于深度学习的故障诊断方法进行了研究。其中，卷积神经网络因其优秀的特征提取能力在故障诊断领域得到了广泛应用。文献[1]提出了一种基于CNN的轴承故障诊断方法

2024-11-14 约9.11千字 18页立即下载

一种基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114563671 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210203191.6 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人海南电网有限责任公司屯昌供电局地址

2023-05-10 约1.13万字 11页立即下载

2025-03-12 约1.64万字 23页立即下载

2025-03-06 约2.78万字 39页立即下载

2025-03-21 约3.46万字 49页立即下载

基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究.docx 基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究一、引言随着电动汽车的日益普及，电池管理系统(BMS)的性能对于纯电动汽车的运行效率和安全性起着至关重要的作用。其中，电池故障的诊断与预测成为了电动汽车研发的关键技术之一。传统的方法在处理复杂的电池故障数据时往往面临效率低下和准确性不足的问题。因此，本文提出了一种基于CNN-LSTM模型的纯电动汽车电池故障诊断与预测研究方法，以提升诊断与预测的效率和准确性。二、相关工作在过去的研究中，众多学者针对电动汽车电池的故障诊断与预测提出了多种方法。这些方法大多采用基于阈值判断、专家系统、时间序列分析等方法，但在面对大规模的电池故障数据时

2025-05-22 约4.28千字 9页立即下载

基于ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法.docx 基于ST-CNN的滚动轴承故障诊断方法 一、引言在现代工业制造领域，滚动轴承是机械设备中至关重要的零部件。由于轴承运行过程中常会因为多种因素产生各种故障，这些故障可能导致机器设备的损坏和效率下降，因此轴承的故障诊断对于保证生产安全和提升设备运行效率至关重要。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法已经取得了显著的成效。本文提出了一种基于ST-CNN（时空卷积神经网络）的滚动轴承故障诊断方法，该方法通过深度学习技术，实现了对滚动轴承故障的快速、准确诊断。二、ST-CNN的原理及结构 ST-CNN是一种基于卷积神经网络的深度学习模型，其核心思想是利用卷积操作对输入

2025-05-03 约4.57千字 9页立即下载

基于改进灰狼优化算法的光伏MPPT方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113342124 B (45)授权公告日 2022.08.09 (21)申请号 202110657394.8 (56)对比文件 (22)申请日 2021.06.11

2023-06-19 约1.16万字 11页立即下载

改进灰狼优化模糊核聚类在风电齿轮箱故障诊断中的应用.pptx 改进灰狼优化模糊核聚类在风电齿轮箱故障诊断中的应用汇报人：2024-01-17 目录CONTENTS引言风电齿轮箱故障诊断技术灰狼优化算法原理及改进策略模糊核聚类算法在故障诊断中应用基于改进灰狼优化的模糊核聚类故障诊断模型结论与展望 01引言风电齿轮箱故障诊断的重要性01风电齿轮箱是风力发电机组的关键部件之一，其运行状态直接影响风力发电机组的性能和可靠性。因此，对风电齿轮箱进行故障诊断具有重要意义。模糊核聚类的应用02模糊核聚类是一种基于核方法的模糊聚类算法，能够处理非线性可分的数据集，在故障诊断领域具有广泛的应用前景。灰狼优化算法的优势03灰狼优化算法是一种模拟自然界中灰狼捕食行为的优化算

2024-07-03 约4.11千字 28页立即下载

2025-03-08 约1.42万字 20页立即下载

2025-03-04 约3.08万字 43页立即下载

基于机器学习算法的工业过程监测与故障诊断：原理、应用与展望.docx 基于机器学习算法的工业过程监测与故障诊断：原理、应用与展望一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业蓬勃发展的进程中，工业生产系统的规模持续扩张，其复杂性也与日俱增。各类工业设备作为生产过程的关键载体，其稳定、可靠运行对于保障生产效率、提升产品质量、降低生产成本以及确保安全生产起着决定性作用。一旦工业设备发生故障，极有可能引发生产线的停滞，不仅会导致生产进度严重延误，还会造成原材料、能源的大量浪费，以及维修成本的大幅增加，甚至可能对人员安全构成威胁，酿成严重的安全事故。传统的工业过程监测与故障诊断方法，大多依赖于人工经验、简单的传感器监测以及基于物理模型的分析。然而，这些方法存在着诸多难

2025-03-19 约3.9万字 30页立即下载