一种新型DSCNN-GRU结构的减速机轴承故障诊断方法

结合深度学习理论,将一维卷积神经网络运用于振动信号故障诊断,相较于传统方法,提取特征简单且高效。为进一步优化一维卷积结构,弥补其在信号所有位置的寻找模式,联系周期内的故障特征,提出一种新型DSCNN-GRU网络。该模型融合了深度可分离卷积的轻量快捷,降低了一维卷积结构参数;加入门控机制,可记忆分析故障点的信号特征,联系周期内的信号关系,更好地捕捉信号故障特征,提升对时间序列的敏感性。提出一种跟踪梯度优化Adam算法,解决模型随时间窗振荡问题。通过采集的减速机滚动轴承数据研究表明,该算法平均故障识别率可达94%以上,分类效果明显,泛化能力强。     

办公椅产品国内外标准比对分析

我国的办公椅行业标准QB/T 2280主要规定了产品的力学性能、安全性和环保等方面要求,与国际上比较有影响力的办公椅产品标准美国标准ANSI/BIFMA X5.1、欧洲标准EN 1335系列相比,其在指标覆盖面上已比较齐全,只是部分指标与美欧标准相比仍有一定差距。美国和欧盟等国际标准重点关注办公椅在强度、耐久性和稳定性等方面的性能,其中美标对办公椅的力学性能强度耐久性指标提出了较高要求。     

UWB脉冲信号时域反射特性研究

基于时域分析理论,研究了UWB脉冲信号经不同反射面反射后信号场强的变化特性。在给出时域反射信号场强计算的解析表达式的基础上,研究了相应的数值逼进计算方法,并仿真分析了垂直和水平极化入射的UWB脉冲信号时域反射信号场强特性。     

俄文期刊中出现的日文期刊名称

本文已于第1期发表,现发觉其中存在一些印刷方面的问题,故在本期再次刊登以勘误。谨向作者及读者致深切欠意。     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

131I-epidepride的制备与SD大鼠体内分布特性研究

采用双氧水标记法和氯胺 -T法进行13 1I -epidepride标记 ,考察标记物的纯度及稳定性 ,并进行SD大鼠体内分布特性研究。实验结果表明 ,双氧水法和氯胺 -T法标记率分别为 97.4 %和 5 2 .9%。标记物的生理盐水溶液室温放置 4h ,放化纯大于 90 %。大鼠静脉注射13 1I -epide pride的生理盐水溶液后 ,纹状体与小脑比值在注射后 32 0min时高达 2 37:1。13 1I -epidepride进入血液后很快被组织摄取 ,其中以肺的早期摄取最高 (2 .11± 1.0 5 ) %ID·g- 1,各脏器的清除均较快 (T1/2 <4h) ,甲状腺的摄取率随时间的延长而增加。