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面向滚动轴承故障智能诊断的数字双驱动局部域自适应网络

滚动轴承故障诊断在工业领域受到广泛关注，对保证机械系统的可靠性、安全性和经济性起着至关重要的作用。传统的数据驱动故障诊断方法需要提前获取完整的故障模式数据集作为训练数据。然而，在一些关键的工业场景中，这种数据集并不总是可用的，这削弱了数据驱动故障诊断方法在各种应用中的实用性。数字孪生，建立物理实体的虚拟表示来反映其运行条件，将使故障数据不足时滚动轴承的故障诊断成为可能。本文提出了一种新的数字双驱动方法来实现训练数据不足的滚动轴承故障诊断。首先，建立了基于动态的滚动轴承虚拟模型来生成仿真数据。然后，建立了一个基于Transformer的神经网络，学习模拟数据的知识进行诊断。同时，引入了一种选择性对抗策略，在测量数据健康状况未知的情况下实现了跨域特征对齐。为此，本研究提出了一种利用带标记的模拟数据和未标记的实测数据的数字双驱动故障诊断框架。实验结果表明，在真实数据未标记且健康状况未知的情况下，所提方法能获得较高的诊断性能，证明所提方法对临界滚动轴承的健康管理具有显著的效益。

  • 2024-08-25
  • 阅读273

_加快实现碳排放达峰 推动经济高质量发展

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  • 2024-08-25
  • 阅读127
  • 下载0
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_发挥优势激发潜能 推动碳达峰、碳中和目标落地

施工组织设计(很全面)资料.doc 消防泵房设备安装调试施工方案.docx 水电安装工程施工方案.doc 室外给排水管道工程施工方案.doc

  • 2024-08-25
  • 阅读166
  • 下载0
  • 2页
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装备数字孪生-标准解读与实践分享-（二）孪生架构系统组成

参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，装备数字孪生系统包括目标装备、数字实体以及目标装备和数字实体之间的孪生互动过程，对外提供仿真、可视化等孪生服务，其中：

  • 2024-08-25
  • 阅读172

装备数字孪生-标准解读与实践分享

数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是具有数据连接的特定目标实体的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间以适当的速率和精度进行同步。由于数字孪生具备虚实融合与实时交互、迭代运行与优化、以及全要素/全流程/全业务数据驱动等特点，目前已被广泛应用到制造、城市、农业、能源、建筑等多个领域。

  • 2024-08-25
  • 阅读181

装备数字孪生-标准解读与实践分享-（三）孪生互动

参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，孪生互动是指采集目标装备信息指导数字实体的构建，并反馈数字实体产生的分析数据辅助或直接控制目标装备优化。具体要求详见下图：

  • 2024-08-25
  • 阅读159

装备数字孪生-标准解读与实践分享-（四）孪生模型之一机一档

参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，孪生模型通常包括几何模型、机理模型、行为模型和控制模型。具体要求详见下图：

  • 2024-08-25
  • 阅读259

装备数字孪生-标准解读与实践分享-（五）孪生模型之物理实体模型

？ 参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，几何模型是指：描述目标装备的几何特征及其属性，如尺寸形状、位置公差、表面粗糙度、材料及热处理要求等，几何模型的创建和演化通常由CAD、CAE、CAM等计算机辅助软件工具实现。

  • 2024-08-25
  • 阅读248