基于云端协同计算架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源分配方案

大型制造业生产车间业务流程复杂,传统固定资源配置方式将产生负载不均衡的问题。针对此问题,设计并实现了一种基于云端协同架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源的分配算法,通过定义计算节点中每个I/O密集型虚拟机三个维度的信息计算得出I/O密集型虚拟机的优先级,并按最大优先级队列实时统一分配硬件资源。实验结果表明,该算法在应对工业机械设备高响应和高通量的要求上有较为明显的提升,为实际生产起到了优化资源配置的作用。     

数据失衡下基于WGAN和GAPCNN的轴承故障诊断研究

针对轴承故障数据严重失衡导致所训练的模型诊断能力和泛化能力较差等问题,提出基于Wasserstein距离的生成对抗网络来平衡数据集的方法。该方法首先将少量故障样本进行对抗训练,待网络达到纳什均衡时,再将生成的故障样本添加到原始少量故障样本中起到平衡数据集的作用;提出基于全局平均池化卷积神经网络的诊断模型,将平衡后的数据集输入到诊断模型中进行训练,通过模型自适应地逐层提取特征,实现故障的精确分类诊断。实验结果表明,所提诊断方法优于其他算法和模型,同时拥有较强的泛化能力和鲁棒性。