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针对目前轧机伺服液压缸故障诊断过程中,故障特征提取困难,信号非线性变化,数据量大的问题,提出了一种基于深度置信网络的轧机伺服液压缸故障诊断的方法。根据轧机系统工作原理,建立轧机系统仿真模型,对轧机内泄漏故障状况进行模拟。利用深度置信网络在智能故障诊断的优越性,将信号归一化处理后放入深度置信网络进行训练,然后通过反向传播学习,优化网络各参数,提高诊断精度。深度置信网络模型由多层玻尔兹曼机以及顶层BP神经网络组成。与传统BP神经网络方法进行比较,结果表明,在训练样本数据足够的条件下,深度置信网络模型在伺服液压缸内泄漏故障诊断具有更高的诊断精度。 相似文献
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基于AMESim软件对取料机小车液压驱动系统建模,对系统AMESim模型进行动态特性仿真,通过系统液压缸压力变化仿真结果进行系统优化设计,并对关键元件相关参数进行设定,优化设计后的系统性能得到明显改善。 相似文献
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运用模糊决策法确定风险等级,运用层次分析法(AHP)建立综合评价指标体系,并确定各评价指标的权重值,进行综合评判。从层次模糊法的基本特点出发,通过对不同专家组对风险的不同认识的综合及其程度模糊判定的量化的风险等级,研究层次模糊法在工程投标风险评价中的应用,并给出了应用实例。 相似文献
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本文介绍了一种应用组态软件WinCC5.1及可编程控制器快速研制液压缸CAT系统的方法。实践证明,该CAT系统能完成国标规定液压缸测试项目,具有结构简单、操作方便、可靠性高、研发周期短等特点。 相似文献