基于深度学习的AUV推进器多信源融合故障诊断方法及系统.pdf

基于模糊定性仿真的AUV推进器与传感器故障诊断：理论、方法与实践.docx 基于模糊定性仿真的AUV推进器与传感器故障诊断：理论、方法与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着陆地资源的日益减少，海洋作为地球上最大的资源宝库，其开发和利用对于人类的可持续发展愈发关键。自主水下航行器（AutonomousUnderwaterVehicle，AUV）作为一种能够在水下自主航行、执行多种任务的无人潜水器，在海洋开发中发挥着不可替代的重要作用。在海洋资源勘探领域，AUV可携带高精度的探测设备，对海底的矿产资源分布进行详细勘察，为后续的开采提供精准的数据支持。在海洋科学研究方面，AUV能长时间在特定海域进行数据采集，包括水温、盐度、洋流等信息，帮助科学家深入了解海

2025-05-15 约2.83万字 24页立即下载

AUV推进器弱故障的特征提取与融合方法研究.pdf AUV推进器弱故障的特征提取与融合方法研究摘要无人无缆自主式水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)以其良好的操纵性、大范围的自主航行能力，成为深海资源调查、海洋科学研究以及海洋工程等领域的得力装备。保障其安全性是AUV完成一切作业任务的前提，而故障诊断 是保障安全性的重要技术手段。推进器作为AUV负荷最重且使用最频繁的部件，是最易发生故障的部件，也是对AUV安全性影响最重的部件。推进器的前期故障多为弱故障，研究AUV推进器的弱故障诊断，能够做到防微杜渐，对保障AUV的 安全性具有重要研究意义和实用价值。本文针对AUV推进器弱故障诊断问题，主要

2025-04-28 约15.59万字 105页立即下载

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究及船舶推进系统应用.docx 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法研究及船舶推进系统应用一、引言在船舶动力系统中，滚动轴承是不可或缺的关键部件之一。由于工作环境的复杂性及运行周期的长期性，滚动轴承故障对船舶推进系统的正常运行具有极大的影响。因此，准确、快速地诊断滚动轴承的故障状态对于保障船舶安全、提高运行效率具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的发展，其在故障诊断领域的应用逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，并探讨其在船舶推进系统中的应用。二、深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用（一）技术概述 深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动提取特征并进行学习，实现对复杂问题的求

2025-01-27 约4.13千字 8页立即下载

基于深度学习的机电系统故障诊断方法研究.docx PAGE 1- 基于深度学习的机电系统故障诊断方法研究一、1.机电系统故障诊断概述机电系统在工业生产中扮演着至关重要的角色，其稳定运行对于整个生产过程的效率和安全性有着直接影响。随着工业自动化程度的不断提高，机电系统的复杂性和规模也在不断增大，这使得传统的故障诊断方法在处理大量数据和复杂模式时显得力不从心。故障诊断作为保障机电系统安全稳定运行的关键技术之一，其目的是通过对系统运行状态的监测和分析，及时发现并定位潜在的故障隐患，从而避免设备故障带来的停机损失和生产安全风险。机电系统故障诊断技术的研究与发展经历了多个阶段，从早期的基于专家系统的诊断方法到基于信号处理的方法，再到如今的基于人工

2025-01-22 约2.41千字 5页立即下载

基于深度学习的核系统未知故障诊断方法研究.pdf 基于深度学习的核系统未知故障诊断方法研究摘要核能因其清洁高效的特性，在能源供应方面已成为重要来源之一。但是，核系统的 长期运行可能会对设备性能产生不利的影响甚至带来安全风险。因此，及时且准确地识别并处理潜在的故障对保障核电安全尤为重要。目前，一些故障诊断方法在闭集识别中已经取得不错的成绩，但其在面对未知故障时仍有不足之处。因此，随着现实场景更加开放，需要开发新的方法以准确分类已知故障，同时也要提高模型对未知故障的识别能力。本文对开集场景下的核电站热工水力系统（简称：核系统）故障数据进行研究，基于互易点的思想提出了一个在开集情况下的 故障诊断模型，使已知故障与未知故障的特征空间分布

2025-04-25 约11万字 71页立即下载

基于流模型的水下潜航器推进器故障诊断研究.docx 基于流模型的水下潜航器推进器故障诊断研究一、引言随着科技的不断发展，水下潜航器作为一种新型的海洋探测设备，被广泛应用于各种水下任务。而作为水下潜航器的重要组成之一，推进器的正常工作对潜航器的稳定性和探测效率起着决定性的作用。然而，由于水下的复杂环境和潜航器自身的工作特性，推进器常常会出现各种故障。因此，研究一种有效的推进器故障诊断方法对于提高水下潜航器的可靠性和稳定性具有重要意义。本文将介绍一种基于流模型的水下潜航器推进器故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、流模型与潜航器推进器工作原理流模型是描述流体流动的数学模型，能够准确反映流体的动态特性和变化规律。水下潜航器的推进器主要依

2025-04-19 约4.06千字 8页立即下载

基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法研究.docx 基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法研究一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，工业过程故障诊断成为了保障生产安全、提高生产效率的重要研究领域。传统的故障诊断方法通常依赖于专业人员的经验和知识，而现代工业过程的复杂性使得这种方法的准确性和效率受到了挑战。近年来，深度学习技术以其强大的特征学习和表达能力在故障诊断领域取得了显著的成果。本文旨在研究基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法，以提高诊断的准确性和效率。二、相关研究概述 深度学习在工业过程故障诊断中的应用已经得到了广泛的关注。相关研究主要集中在使用深度学习模型从原始数据中提取有用的特征，并利用这些特征进行故障分类和预

2025-01-20 约4.49千字 9页立即下载

基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法研究.docx 基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法研究一、引言随着工业自动化和智能化的快速发展，工业过程故障诊断成为了一个重要的研究方向。传统的故障诊断方法往往依赖于专家的经验和知识，但这种方法存在诊断效率低、误诊率高等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多特征融合的深度学习工业过程故障诊断方法。该方法可以有效地从多个维度提取和融合故障特征，提高故障诊断的准确性和效率。二、研究背景及意义随着工业领域的不断发展，工业设备的复杂性和规模都在不断扩大。然而，设备的故障往往会导致生产线的停工，甚至可能引发安全事故。因此，准确的故障诊断对于保障生产线的正常运行和人员的安全至关重要。传统的故障诊断

2025-04-18 约4.45千字 9页立即下载

基于大数据的多模融合车辆故障诊断方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114879632 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210467578.2 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人重庆长安汽车股份有限公司地址 4

2023-05-17 约9.62千字 9页立即下载

一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法.pptx 一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法汇报人：2024-01-27 目录引言电机轴承故障概述深度学习理论基础基于深度学习的故障诊断方法设计实验验证与结果分析方法优势与局限性分析结论与展望 01引言背景与意义010203电机轴承故障是工业生产中常见的问题，严重影响设备运行和生产效率。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和信号处理技术，诊断准确率和效率有待提高。基于深度学习的故障诊断方法能够自动提取故障特征，实现高效、准确的故障诊断，对于保障工业生产安全具有重要意义。 01国内外学者在电机轴承故障诊断方面开展了大量研究，提出了多种方法，如振动信号分析、声发射检测、油液分析等。02近年来，深度学习在故

2024-06-09 约3.52千字 30页立即下载

基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究共3.docx PAGE 1- 基于深度学习的旋转机械故障诊断方法研究共3 一、引言随着工业自动化程度的不断提高，旋转机械在各个领域中的应用日益广泛。旋转机械作为工业生产中的关键设备，其稳定运行对于整个生产过程的安全性和效率具有至关重要的作用。然而，旋转机械在运行过程中，由于多种因素的影响，如磨损、疲劳、过载等，很容易出现故障。据统计，旋转机械故障导致的设备停机、生产损失以及安全事故等问题每年都给企业带来巨大的经济损失。因此，如何快速、准确地诊断旋转机械的故障，成为工业界和学术界共同关注的热点问题。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的故障诊断方法逐渐成为研究的热点。深度学习在图像识别、语音识

2025-01-22 约2.1千字 4页立即下载

基于深度学习的轴承故障诊断方法研究.pdf 摘要摘要轴承在机械设备中起着至关重要的作用，其工作状态对设备的整体性能有着直接的影响。轴承在运行过程中，由于环境复杂且多变，故障的发生几率极高。如果不能及时检测并替换出现故障的轴承，可能会引发设备的异常运行，从而导致重大的经济损失。因此，对轴承进行故障诊断具有非常重要的意义。近些年人工智能技术得到飞速发展，轴承故障诊断也开始由传统的故障诊断 转向智能故障诊断，基于深度学习的智能故障诊断开始应用于轴承故障诊断中。实际工作环境中，采集的数据具有样本稀缺、噪声干扰和工况变化的特点以及存在多个轴承故障诊断任务的场景。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法在以上特点的数据集和场景中存在相关

2024-11-25 约21.35万字 85页立即下载

2025-01-26 约小于1千字 8页立即下载

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法.pdf 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法--第1页 基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法 陈志刚，高鹤，刘菲，杨志达（北京航天拓扑高科技有限责任公司，北京100176）摘要：提出一种基于一维卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的滚动轴承故障诊断方法，设计了一种基于数据驱动的滚动轴承故障诊断方法。利用同一数据集之间特征相似并且独立同分布这一特征，分别设计网络结构和参数。为采用CNN和GRU 进行故障诊断提供了新的思路，具有较好的技术应用前景。 深度学习；故障诊断；滚动轴承；一维卷积；门控循环单元关键词： TH133.33TP277B10.16621/j.cnki.issn1001-05

2025-02-04 约1.71万字 3页立即下载

基于深度学习的故障诊断方法综述.pptx 基于深度学习的故障诊断方法综述 01深度学习故障诊断方法综述结论深度学习故障诊断方法的应用参考内容目录030204 内容摘要随着科技的不断发展，深度学习在故障诊断领域的应用也日益广泛。本次演示将对基于深度学习的故障诊断方法进行综述，包括研究现状、方法分类、具体应用、未来发展方向和挑战等方面。 深度学习故障诊断方法综述 深度学习故障诊断方法综述深度学习是一种新兴的机器学习方法，其通过建立多层神经网络来模拟人脑神经网络的运作方式，从而实现对复杂数据的处理和分析。在故障诊断领域，深度学习被广泛应用于各种设备和系统的故障检测与识别，其具有自适应、自学习和鲁棒性强的优点，可以有效地提高故障诊断的准确性和

2025-03-16 约5.61千字 77页立即下载