基于深度学习波形图像识别的轴承故障诊断方法

为解决传统的轴承故障诊断方法需要大量专业知识的问题,提出了一种基于深度学习振动信号波形图像识别的轴承故障在线自动诊断方法.首先,采用InceptionV3模型作为预训练模型,设计了深度学习和迁移学习相结合的InceptionV3模型训练方法;然后,采用交叉熵作为损失函数,用于评价模型训练效果,给出了进行故障诊断的方法步...     

烟草企业党建与业务工作的深度融合研究

加强企业党建工作和业务工作的深度融合是提高烟草企业市场竞争力,实现烟草企业社会价值的根本路径。面对全球经济日益复杂的情况,如何把党建工作、企业文化和业务工作进行深度融合,是企业党建工作者需要考虑的问题。本文根据多年的工作实践和探索,从新时代烟草企业发展新要求出发,以烟草企业党建与业务工作深度融合的重要意义为出发点,初步探讨了推动烟草企业党建与业务工作深度融合相互促进的具体研究策略。     

基于域泛化的无监督机器设备异常声检测

在基于声信号的机器设备异常检测中，机器运行时发出的声音可能会因机器运转状态的改变而发生变化，环境噪声也会改变场景中的声学特征，而传统的机器异常声音检测系统会因为声学特征的改变导致正常的声音被错误地标记为异常。针对这一问题，提出了基于域泛化技术的无监督机器异常声音检测方法。首先，将声信号的对数梅尔谱图输入深度学习神经网络模型，结合域混合方法和坐标注意力机制模块，提高系统域泛化能力和异常识别性能；然后，在DCASE开源数据集上进行实验，与两种基线评估系统的A_UC和pA_UC得分进行对比。结果表明，所提出的方法在域泛化条件下的异常检测性能得到明显提升。     

化学危险物对兵力配置区的影响评价

放射性或烈性毒剂化学危险物的污烫情况比较复杂,对有生命物质危害非常巨大,分析和评价其性质,并对其进行了定性和定量分析.这些情况对兵力配曼区人员活动以及安全情况特别重要,对兵力指挥活动影响很大.     

微污染地表水的胞外聚合物复合絮凝剂强化混凝处理

采用胞外聚合物作为生物絮凝剂,开展胞外聚合物复合絮凝剂强化混凝处理微污染原水的研究.研究结果表明,蛋白质是胞外聚合物最主要的成分,多糖次之,腐殖酸和脱氧核糖核酸的含量最低;胞外聚合物含有大量带负电荷的官能团,单独投加胞外聚合物不能有效絮凝和吸附去除原水中的污染物.聚合氯化铝混凝处理微污染水的效果优于氯化铝和聚合硫酸铁,药品较优投加质量浓度为70~80 mg/L.胞外聚合物和聚合氯化铝复合使用能提高对细小颗粒物的去除效果,增强去除有机污染物和氯化消毒副产物前驱体的能力,降低聚合氯化铝的质量浓度.胞外聚合物复合絮凝剂的较优配方:胞外聚合物质量浓度为5 mg/L,聚合氯化铝质量浓度为60 mg/L.     

打好生态这张“牌”

工业园区是开发区的基本属性。然而,历史经验告诉我们,工业化往往对环境产生负面影响,带来废气、废水和废物,控制不好,甚至带来不可挽回的损失,并阻碍工业化的进程。因此,作为工业聚集园区,国家级开发区更需要探索一条绿色生态可持续发展道路。近年来,天津开发区坚持走"循环经济"、"绿色经济"发展道路不动摇,系统有序地探索资源利用最优化、环境污染最小化、经济效益最大化的可持续发展之路,     

基于CNN的三相逆变器开路故障诊断及其样本条件分析

为了合理选择样本条件以实现高效的智能化诊断,以及克服智能化方法中传统反向传播(back propagation, BP)网络权值较多、局部信息提取能力不足的问题,对基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的开路故障诊断方法进行研究,并以典型的三相两电平逆变器为具体对象,着重分析样本时长、样本数量变化时,CNN方法相较于BP网络方法在网络权值数量、训练稳定性、诊断准确率上的量化优势。结果表明,基于CNN的方法可在权值数量远少于BP网络方法的情况下构建深度更深的诊断模型,并在更短样本时长、更少训练样本数量下实现高效、准确的开路故障诊断。