滚动轴承的工作转速和载荷很多时候是变化的,基于先验知识的诊断方法很难取得令人满意的分类效果。针对这一问题,提出了基于Nesterov动量的自适应卷积神经网络,用于轴承故障诊断。首先,将网络中传统动量规则替换为Nesterov动量,改善传统方法容易错过最优解问题。其次,为了改善网络泛化能力,设计了一种根据误差变化率动态调整学习率的自适应学习率规则。最后,将采集到的原始数据直接输入到提出的网络中训练故障诊断模型,并利用测试数据对模型进行评测。实验结果表明,提出的优化方法改善了神经网络的收敛性,提高了轴承故障分类精度。

烟叶回潮机是针对品质缺陷烟叶浸洗脱水处理新工艺研制的新型烟草机械设备,在过料调试过程中,出现出口水分不均的问题。通过对浸洗、料液分离、风送、干燥、除尘等各个环节因素进行全面的梳理和分析,最终确定浸洗液温度控制精度低是造成烟叶回潮机出口水分不均问题的关键因素,采取管路系统改造优化补液方式和控制程序优化等措施,提高了浸洗液温度控制精度,最终解决了烟叶回潮机出口水分不均问题。