100個(gè)現(xiàn)貨庫(kù)存可當(dāng)天發(fā)貨巴魯夫接近開關(guān)BES M08MI-PSC20B-BP10基于自動(dòng)選層堆疊自編碼器特征提取的錨桿錨固缺陷識(shí)別算法。該算法首先利用Adam優(yōu)化算法對(duì)重構(gòu)誤差進(jìn)行優(yōu)化,自動(dòng)確定堆疊編碼器網(wǎng)絡(luò)深度及參數(shù),從而有效提高提取特征對(duì)缺陷的敏感度;然后利用Softmax多分類器對(duì)提取的特征信號(hào)進(jìn)行錨桿錨固缺陷識(shí)別;后通過(guò)數(shù)值模擬和物理模擬兩種方法對(duì)所提算法進(jìn)行了驗(yàn)證。物聯(lián)網(wǎng)中通常采用單向鑒權(quán)方式,即側(cè)重于中心節(jié)點(diǎn)鑒別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的身份真?zhèn)?存在一定的安全漏洞。為了解決該問(wèn)題,提出一種適用于物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的基于射頻指紋技術(shù)的身份識(shí)別方法,使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能有效識(shí)別其中心節(jié)點(diǎn)身份的真?zhèn)?。具體的,通過(guò)利用射頻鏈路雙向通信中存在的互易規(guī)律,設(shè)計(jì)基于自動(dòng)編碼器的射頻指紋轉(zhuǎn)換器,將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所需完成的學(xué)習(xí)任務(wù)遷移到中心節(jié)點(diǎn)完成,以減小物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備側(cè)的能量消耗。典型分類任務(wù)中,分類精度與通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法提取的特征密切相關(guān)。自動(dòng)編碼器是一種特殊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于降維和特征提取。本文所提方法基于傳統(tǒng)的自動(dòng)編碼器,將不同類別樣本之間的"距離"信息納入其中。該模型被稱為半監(jiān)督距離自動(dòng)編碼器。首先以無(wú)監(jiān)督方式對(duì)每一層進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。在隨后的監(jiān)督訓(xùn)練中,將優(yōu)化的參數(shù)設(shè)置為初始值。為獲得更好性能,使用堆疊式模型代替具有單一隱含層的傳統(tǒng)自動(dòng)編碼器結(jié)構(gòu)。開展一系列實(shí)驗(yàn)測(cè)試不同模型在幾個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能,包括MNIST數(shù)據(jù)集、街景門牌號(hào)碼（SVHN）數(shù)據(jù)集、德國(guó)交通標(biāo)志識(shí)別基準(zhǔn).

100個(gè)現(xiàn)貨庫(kù)存可當(dāng)天發(fā)貨巴魯夫接近開關(guān)BES M08MI-PSC20B-BP10前行星齒輪箱的故障檢測(cè)主要依靠振動(dòng)信號(hào)分析，然而低轉(zhuǎn)速工況導(dǎo)致的沖擊微弱以及故障沖擊難以分離等問(wèn)題，使得行星齒輪箱故障沖擊難以發(fā)掘。針對(duì)上述瓶頸，本文提出一種基于編碼器信號(hào)的低轉(zhuǎn)速行星齒輪箱故障診斷方法。該方法首先通過(guò)內(nèi)置編碼器獲取故障信息，避免了冗長(zhǎng)的振動(dòng)傳遞路徑帶來(lái)的不利影響。在此基礎(chǔ)上，建立稀疏低秩分解模型，引入快速主成分追蹤算法(Fast Principal Component Pursuit, FPCP)進(jìn)行求解，實(shí)現(xiàn)了低轉(zhuǎn)速下行星齒輪箱故障沖擊的提取。行星齒輪箱故障實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不僅能獲取輸入軸轉(zhuǎn)速為30 r/min下的故障信息，而且有效地實(shí)現(xiàn)了故障沖擊的分離。因此，研究工作可為低轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷提供有效的工具。 

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