针对旋转机械故障率偏高,而人工参与故障诊断工作量大、效率偏低等问题,提出一种基于云模型与LSTM算法的旋转机械故障诊断方法。采用实验台采集振动故障原始数据,统一进行EEMD数据预处理,利用云模型进行故障特征数据提取,输入LSTM神经网络模型进行故障诊断。通过云模型和能量法进行特征提取,分别输入支持向量机和LSTM神经网络模型进行诊断结果对比。结果表明:云模型与LSTM算法的故障诊断准确率最高,达到98.75%,证明该方法能够有效应用在旋转机械故障诊断中。

针对现有机械手移动偏差控制技术存在的轨迹控制不连续、复杂度高、综合效率低等问题,以机器学习和深度学习为基础提出一种混合神经网络控制算法。分析机械手各关节、连杆的空间坐标转换关系,以RBF为基础构建混合神经网络模型,选用逆多... 展开更多