一种基于振动小样本数据的列车牵引电机-齿轮箱耦合噪声预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119474705A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411335369.8

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本发明公开一种基于振动小样本数据的列车牵引电机‑齿轮箱耦合噪声预测方法及系统,其步骤包括:根据平方相干‑回归系数联合分析耦合噪声与振动信号之间的高相关性;通过前馈神经网络建立振动信号与耦合噪声之间的映射关系;基于树结构的贝叶斯优化算法找寻最优的隐含层层数、节点数和学习率配置,提取振动数据和耦合噪声数据映射关系;注意力机制计算特征数据的权重,构建贝叶斯‑注意力‑前馈神经网络模型,并通过迭代进行强化、更新,输出预测结果。本发明通过构建贝叶斯‑注意力‑前馈神经网络耦合噪声预测模型,通过少量振动信号精准预测耦合噪声,解决了小样本数据的列车牵引电机‑齿轮箱耦合噪声预测稳定性较差、准确率不高的技术问题。

    基于回归-神经网络的列车牵引风机噪声小样本预测方法

    公开(公告)号:CN115544859A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211026106.X

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明提供了基于回归‑神经网络的列车牵引风机噪声小样本预测方法,其包括以下步骤:获取列车牵引系统风机噪声相关的影响因素,采集若干组相互独立的影响因素数据,建立多元回归模型,通过最小二乘法得到经验多元回归模型组得到回归系数,将影响因素数据中的异常点数据筛除;将完成筛除后的影响因素数据输入至模糊神经网络;在模糊隐含层中根据模糊规则推算出隶属度值后采用连乘函数激活隶属度值;通过双层模糊隐含层计算输出预测值。本发明通过模糊神经网络的结构减少冗余层数以实现模型最简化,减少计算量提高计算速度,可以准确在小样本噪声数据下预测,从而实现列车牵引系统风机噪声正向设计,消减列车系统及零部件领域先制造再降噪的行业痼疾。

    一种低吸水共聚尼龙树脂及其制备方法

    公开(公告)号:CN113185689A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110589612.9

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明提供了一种低吸水共聚尼龙树脂及其制备方法,属于高分子材料技术领域。本发明提供的低吸水共聚尼龙树脂的制备原料包括:脂环族二元胺、长碳链二元酸、端氨基有机硅和催化剂。本发明提供的低吸水共聚尼龙树脂的制备原料中的脂环结构的二胺、长碳链结构的二元酸以及含憎水基团的端胺基有机硅,在制备成低吸水共聚尼龙树脂后,可显著降低尼龙分子主链上的酰胺基含量,降低吸水性,从而得到同时具有低吸水率和较好耐热性能的共聚尼龙树脂。实施例结果显示,本发明提供的低吸水共聚尼龙树脂的吸水率低至0.03%,起始分解温度高达387.4℃,弯曲强度达到98MPa。

    一种MCPA6/MIL-101纳米复合材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN106977916B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201710290292.0

    申请日:2017-04-28

    Abstract: 本发明公开MCPA6/MIL‑101纳米复合材料,由以下重量份数的组分反应制备得到:MIL‑101:0.5~50份,己内酰胺单体:100份,引发剂:0.6~2份,催化剂:0.1~0.8份;得到MCPA6/MIL‑101纳米复合材料。本发明利用MIL‑101的金属有机框架化合物的规整晶格结构,通过合理的方法制备出纳米级带有孔穴的框架结构复合材料。所制MCPA6/MIL‑101纳米复合材料的热稳定性强,并且MCPA6/MIL‑101纳米复合材料呈现具有不同的颜色,可以解决MCPA6的配色问题;且MCPA6/MIL‑101纳米复合材料的综合性能好,产品稳定性强,使用广泛。

    基于分数阶神经网络的风电机组故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN119288783A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411477050.9

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明公开了基于分数阶神经网络的风电机组故障诊断方法及系统,方法步骤包括:S1.将预处理后的原始偏航系统声频信号转化为时域数据、频域数据与声谱数据;S2.建立并行多模态密集连接卷积网络,从三个维度捕捉故障的瞬态或周期性特征;S3.将在不同维度下捕捉到的偏航异响故障特征进行特征融合;S4.采用动量分数阶优化技术进行并行多模态密集连接网络模型训练与性能优化,构建分数阶‑多模态密集连接卷积网络;S5.连续调整模型权重与参数,输出风电机组偏航异响故障诊断结果;本发明的有益效果为:提取并分析不同模态下声音信号的数据特征,提出分数阶‑多模态密集连接卷积网络利用小样本数据进行准确的异响故障诊断。

    一种含酰亚胺结构的聚酰胺树脂及其制备方法

    公开(公告)号:CN113292719B

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202110589613.3

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明提供了一种含酰亚胺结构的聚酰胺树脂及其制备方法,属于高分子材料技术领域。本发明提供的含酰亚胺结构的聚酰胺树脂中,芳香酰亚胺结构的引入可以提高聚酰胺树脂分子链的堆砌密度和刚性,减小聚合物的自由体积,赋予树脂优异的强度及阻隔性能;脂环酰亚胺结构的引入使得聚酰胺树脂获得优良的光学性能;通过将多样化的酰亚胺结构引入聚酰胺树脂,一方面降低亲水酰胺基团的含量,从而降低聚酰胺树脂的吸水率,另一方面能够使聚酰胺树脂具有高阻隔,高透明,高强度,优异的介电性能等特性。

    一种列车智能检测机器人系统及其检测方法

    公开(公告)号:CN114714376A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210488812.X

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明涉及轨道列车检测技术领域,公开了一种列车智能检测机器人系统,包括检测机器人和控制中心;检测机器人包括机体和驱动控制模块;驱动控制模块用于驱动机体自动进行地沟作业、车身作业和车顶作业;控制中心与驱动控制模块连接,用于对驱动控制模块的内置程序参数进行修改和控制,可通过检测机器人自动的对动车车组进行地沟作业、车身作业和车顶作业,可由控制中心对其内置程序参数进行修改和控制,从而对检测设备进行快速的工作调整,实现对动车车组进行高效和高质量的检修,机体包括机身和安装在机身上的机械臂和机械腿。

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