基于双向门控循环单元网络的滚动轴承故障诊断.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共26页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于双向门控循环单元网络的滚动轴承故障诊断.pptx
添加副标题目录PART01PART02双向门控循环单元网络的基本结构双向门控循环单元网络的运行机制双向门控循环单元网络的优势PART03滚动轴承常见故障类型基于振动信号的故障诊断方法基于声发射信号的故障诊断方法基于油液分析的故障诊断方法PART04数据预处理特征提取模型训练与优化故障诊断与分类PART05实验数据来源与处理实验方案设计与实施实验结果分析结果对比与评估PART06基于双向门控循环单元网络的滚动轴承故障诊断的优势与局限性对未来研究的建议与展望感谢您的观看
基于改进卷积双向门控循环网络的轴承故障诊断.pptx
基于改进卷积双向门控循环网络的轴承故障诊断目录添加章节标题轴承故障诊断的重要性轴承故障对机械设备的影响传统轴承故障诊断方法的局限性深度学习在轴承故障诊断中的应用前景卷积双向门控循环网络的基本原理卷积神经网络的基本原理双向门控循环单元的基本原理卷积双向门控循环网络的模型构建改进卷积双向门控循环网络的方法引入残差连接使用注意力机制优化网络结构改进网络的训练方法实验验证与结果分析数据集的准备实验设置与参数调整实验结果分析与其他方法的比较实际应用与展望在实际轴承故障诊断中的应用未来研究方向与挑战THANKYOU
改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的轴承故障诊断研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO轴承故障诊断的重要性传统轴承故障诊断方法的局限性深度学习在故障诊断领域的应用现状PARTTHREE一维卷积神经网络的基本原理一维卷积神经网络在轴承故障诊断中的优势一维卷积神经网络在轴承故障诊断中的局限性PARTFOUR双向门控循环单元的基本原理双向门控循环单元在轴承故障诊断中的优势双向门控循环单元在轴承故障诊断中的局限性PARTFIVE改进一维卷积神经网络的方法双向门控循环单元的改进方法融合方法在轴承故障诊断中的优势与应用前景PARTSIX数据集的准备与预处理实验设
基于双向门控循环神经网络的雏鸡性别鉴别方法.pdf
本发明公开了一种基于双向门控循环神经网络的雏鸡性别鉴别方法,步骤包括:1)将雏禽声纹波形数据进行采样;2)将雏禽声纹波形数据转化为序列形式;3)将序列化后的雏禽声纹数据样本划分为训练集、交叉验证集及测试集;4)构建基于循环神经网络的模型构架;5)对基于循环神经网络的模型构架进行训练;6)使用交叉验证集进行模型过拟合测试;7)使用测试集进行测试;8)应用基于循环神经网络的人工智能模型进行雏禽性别鉴定。对雏禽性别鉴定具有极高的准确率和实时性,降低对操作人员的专业技能要求。
基于Resnet网络和Attention-GRU门控机制的滚动轴承故障诊断.docx
基于Resnet网络和Attention-GRU门控机制的滚动轴承故障诊断标题:基于ResNet网络和Attention-GRU门控机制的滚动轴承故障诊断摘要:随着工业互联网的发展,滚动轴承作为重要的机械传动元件,在机械设备中发挥着关键作用。随着使用时间的延长和工作环境的恶化,滚动轴承易受到磨损、疲劳和其他故障影响,可能导致设备损坏和生产停顿。因此,滚动轴承故障诊断对于保障机械设备的正常运行和预防生产事故具有重要意义。本文提出了一种基于ResNet网络和Attention-GRU门控机制的滚动轴承故障诊断