摘要：在用户侧数据中,异常往往隐藏在复杂的时序关系中,传统的时序分析方法在处理用户侧数据中复杂的时序关系时存在困难,特征提取难以捕获关键特征,导致诊断精度低且易漏检。为此,研究一种基于深度并行时序网络的用户侧异常数据智能诊断方法。深度并行时序网络分解层利用滑动窗口法分割用户侧数据,得到数个窗口序列。编码层依据层叠时序卷积神经网络与长短期记忆(LSTM)网络建立编码器,提取各窗口序列的时空特征;解码层通过引入时间注意力机制的门控循环单元建立解码器,重构窗口序列的时空特征;推断层依据重构特征计算异常分数,当异常分数大于设置阈值时,说明该窗口内的用户侧数据为异常数据,即完成了用户侧异常数据的智能诊断。实验结果表明,所提方法可有效提取用户侧数据特征,计算异常分数,并完成用户侧异常数据智能诊断。

摘要：中国农业产业结构正处于转型发展关键时期,加快农业现代化进程意义重大。为了进一步提升农业发展的现代化程度,研究基于机器视觉技术,使用深度学习框架YOLOv5(You Only Look Once v5)与迁移学习技术设计了农作物病虫害的自动识别与诊断模型。实验结果表明,研究改进的YOLOv5s模型识别准确率高达96.04%,损失值为0.026。消融实验验证了不同改进策略的有效性,模型交并比取值0.94,检测速度达120.39帧/秒、F1值为0.92。相比于现有先进模型,研究设计的方法在3种不同误差指标上具有一定优势,平均精度均值达到了92.37%,高于其他模型的85.2%和79.3%。此次研究的设计成果可实现病虫害的自动诊断,有助于实现农业病虫灾害的早期预警,为更多农产品的病虫灾害防治措施提供了技术支持。

摘要：柴油机状态监测信号众多且多为非平稳信号,相互干扰较大且具有非线性和复杂耦合的特征,导致基于向量模式的故障诊断方法难以准确诊断其工作状态。提出一种张量模式下的柴油机智能诊断方法。首先,结合线性支持高阶张量机的学习框架和在线随机梯度下降法的思想,设计带核函数的快速在线支持张量机算法。然后,构建"信号类别×曲轴转角×转速"的三阶张量形式的柴油机状态样本,分别以在线支持向量机、线性支持高阶张量机和快速在线支持张量机三种算法,对某柴油机的失火样本进行故障诊断,以"测试精度""学习时间""存储空间"作为评价指标对三种算法进行对比分析。分析结果表明,所设计的快速在线支持张量机算法测试精度较高,学习时间显著降低,所需存储空间很小,解决了超大样本、非线性和高维数据的分类问题,满足了柴油机智能故障诊断的工程应用要求。

摘要：滑动轴承是现代机械设备的核心部件之一,在润滑不充分的情况下,轴承接触面易出现磨损退化,为设备运行带来极大安全隐患。为实现对滑动轴承磨损智能诊断与寿命预测,该文设计并建立了滑动轴承磨损试验台,开展了滑动轴承磨损退化试验和振动测量试验,得到不同磨损深度下的轴承振动信号,并构建了时域、频域、非线性结合的多域特征,可有效表征轴承磨损退化信息;提出了基于稀疏相关向量迭代指数退化的预测方法,对新输入的振动信号进行定量的磨损深度诊断,并基于历史数据的稀疏相关向量加权拟合退化模型,进行磨损趋势预测。试验证实了所提方法能够有效支持滑动轴承磨损状态的智能诊断与寿命预测。

摘要：近年来,人工神经网络在可解释性机械故障智能诊断研究中已经取得一些成果。然而人工神经网络本身不是模拟生物神经网络的学习机制,缺乏生物可解释性。脉冲神经网络能够很好地模拟生物信号在神经网络中的传播,具有较强的生物可解释性,但当前的脉冲编码方式缺乏物理可解释性。提出一种兼具物理可解释性和生物可解释性的小波核编码的脉冲卷积神经网络,用于轴承端到端的可解释性智能诊断。首先,设计一种小波核编码器,利用小波核卷积从轴承振动信号中提取多尺度物理特征,进而采用脉冲神经元将其编码为脉冲编码信息;其次,构建多层脉冲卷积特征提取器,从脉冲编码信息中提取深层状态特征;最后,建立脉冲分类器,通过输出层脉冲神经元的放电概率预测轴承的健康状态。采用两组轴承健康状态数据集验证所提模型的可解释性和有效性。试验结果表明:脉冲编码信息能够清晰反映轴承不同健康状态,具有物理可解释性;所提方法能够实现端到端的模型训练,故障诊断准确率与传统卷积神经网络相当,而模型收敛的稳定性更优。

摘要：为满足电力线路应急处置和安全巡检业务的高效、自动化处理需求,设计研发了一套无人直升机多传感器电力线路安全巡检系统。首先,通过高精度同步授时与标定,统一机载紫外、红外、可见光以及激光传感器的时间、空间基准。其次,无人机通过机载多传感器同步采集输电线路的高精度3维激光点云、高分辨率航空影像、红外视频、紫外视频,进行多源数据的独立与融合处理,完成对线路通道的安全距离检测、线路设备异常发热及异常放电检测,实现对输电线路不同缺陷和隐患的智能诊断。最后输出标准诊断报表,以供现场勘察确认。为验证无人机多传感器巡检系统的功能,开展了实际带电运行线路巡检试验。巡检结果表明,无人机巡检系统对线路缺陷与隐患的检测结果与人工现场勘察结果一致。该系统能发现输电线路多种运行缺陷和安全隐患,为运行单位提供相应的检修维护决策依据,还能提供缺陷或隐患位置的可视化场景信息,方便人工辅助诊断和排查,提高输电线路巡检效率。

摘要：针对不同工况下轴承监测数据分布差异性导致的诊断精度下降问题,基于深度学习与迁移学习,提出一种多领域深度对抗迁移网络,用于变工况下轴承的智能诊断。将不同工况下的样本集视作属于不同的领域,在特征提取时利用深度残差网络将轴承源域的训练数据与目标域的测试数据映射到高维特征空间,提取监测数据高层抽象的特征表示;设计多领域对抗模块,以支持多故障模式的轴承样本在不同领域对抗模块上进行对抗迁移训练,保障源域与目标域数据在特征空间中的分布有效对齐;在利用源域数据训练故障分类器时引入标签平滑约束,增强故障识别的泛化能力,将源域故障诊断知识迁移到目标域数据的故障信息识别,实现变工况下的轴承智能诊断。利用变工况下的齿轮箱轴承故障数据集与电机轴承数据集对提出方法进行验证,结果表明:相比其他方法,提出的新方法考虑了轴承监测数据的多故障模式结构,更好地提取了领域不变特征,提升了变工况下轴承故障的识别精度。

摘要：对减摇鳍故障进行分析,将基于案例推理技术应用到减摇鳍故障诊断系统中,根据减摇鳍故障本身的特点设计诊断系统结构,建立案例库及检索方法,由实际事例验证了案例推理技术在减摇鳍故障诊断的应用价值,为现场人员的减摇鳍故障快速诊断提供了一条新的途径.

摘要：在对国外直升机传动装置的故障类型、检测方法、传感器安装位置以及诊断理论等的深入研究基础上,提出了直升机传动装置振动状态监测与故障智能诊断系统研究的方法、技术路线及系统方案.设计的系统能够采集、分析、管理和报告来自传感器的有关信息和数据,完成传动装置中齿轮、轴承及的轴的状态监测和故障诊断,生成传动装置机械状态报告、趋势分析报告和破坏预估报告,自动生成维护及维修计划,记录传动装置维护过程、维护方法及维护的有效性.

摘要：介绍了多元智能诊断研究的现状,指出了目前多元智能诊断存在的问题,并针对存在的问题从诊断题目设计、评分标准设计、诊断系统设计以及诊断结果分析等四个方面提出解决问题的对策。