成果/Result
- 基于1-DCNN-LSTM的滚动轴承自适应故障诊断方法研究被引量:12收藏
- 作者:顾鑫 唐向红 陆见光 黎书文
- 机构:贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院;贵州大学公共大数据国家重点实验室;贵州理工学院机械工程学院
- 来源:《机床与液压》 2020
- 关键词:故障诊断 自适应 卷积神经网络 长短期记忆网络 滚动轴承
- 摘要:针对滚动轴承故障振动信号的非线性和非平稳特征,提出了一种自适应的一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neutral Networks,1-DCNN)和长短期记忆网络(Long Sho...
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- 基于改进粒子群算法的离散制造车间柔性调度优化被引量:10收藏
- 作者:黎书文 张成龙 周知进
- 机构:贵州理工学院机械工程学院;茅台学院酿酒工程自动化系
- 来源:《组合机床与自动化加工技术》 2018
- 关键词:离散制造 粒子群算法 车间调度 柔性制造
- 摘要:针对离散制造生产过程信息复杂、生产计划与作业计划难以均衡等问题,以提高产品质量,降低企业生产成本为目标,建立了面向柔性制造系统的车间调度模型,并设计了一种改进粒子群算法进行离散制造车间柔性调度优化。改进算法惯性权重能够余...
- 其他来源数据库:万方期刊数据库同方期刊数据库
- 基于深度CNN和ELM的滚动轴承故障诊断研究被引量:7收藏
- 作者:顾鑫 唐向红 陆见光 黎书文
- 机构:贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院;贵州大学公共大数据国家重点实验室;贵州理工学院机械工程学院
- 来源:《兵器装备工程学报》 2020
- 关键词:深度卷积神经网络 极限学习机 滚动轴承 故障诊断 实时性
- 摘要:提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器:通过卷积层和池化层提取低阶特征,然后在全连接层合成高层次特征。第二阶段将第一阶段自适应提取出来...
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- 自适应FOA-SVR在铝电解槽出铝量预测中的应用被引量:2收藏
- 作者:黎书文
- 机构:贵州理工学院机械工程学院
- 来源:《机械设计与制造》 2021
- 关键词:铝电解槽 产量预测 果蝇优化算法 支持向量回归机 自适应
- 摘要:为进行铝电解槽出铝量预测,提出了一种基于自适应FOA-SVR模型的铝电解槽出铝量预测方法。首先,设计了一种自适应果蝇优化算法,基于三维搜索空间引入自适应步长,并应用于支持向量回归模型参数优化。其次,选取槽平均电压、槽电阻...
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