一种基于深度学习的载荷位移曲线故障检测方法

    公开(公告)号:CN117972396B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410345658.X

    申请日:2024-03-26

    摘要: 本发明涉及基于计算机模型进行工业设备故障检测领域,尤其涉及一种基于深度学习的载荷位移曲线故障检测方法。内容包括:设计递归与自适应融合网络处理载荷位移曲线故障检测中的数据和非线性特征,并通过特征提取和融合过程,得到综合特征表示;进一步引入参数生成网络和递归网络,在递归网络的输出上应用注意力机制,得到载荷位移曲线故障特征;再设计多维特征解构与相似性分析网络进行故障判断,并基于载荷位移曲线故障特征进行趋势预测,基于预测输出识别偏离正常运行模式的趋势。解决了现有技术在进行载荷位移曲线故障检测时存在的准确性不足、故障类型识别有限、缺乏预测能力、适应性和通用性不足以及缺乏数据驱动的决策支持的技术问题。

    基于云计算的预应力混凝土管结构超算仿真支持方法

    公开(公告)号:CN118138592A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410533360.1

    申请日:2024-04-30

    摘要: 本发明涉及云计算、仿真技术领域,尤其涉及基于云计算的预应力混凝土管结构超算仿真支持方法。内容包括:收集仿真历史任务的原始数据,设计混沌优化资源管理与安全调度算法,预测未来资源需求、动态调整资源分配,得到最优资源分配方案;引入混沌加密方法和验证机制进行混沌加密和权限验证;基于最优资源分配方案,将仿真任务分解为一组子任务,并寻找每个子任务最适合的执行节点;采用混沌反馈控制算法监控和调整子任务的执行;将仿真任务的执行结果通过混沌加密算法进行加密,再使用基于混沌映射的安全传输协议安全传回。解决了未能充分利用云计算资源的弹性特性,缺乏有效的动态资源调整机制以及数据安全保护措施不够充分的技术问题。

    一种基于深度学习的载荷位移曲线故障检测方法

    公开(公告)号:CN117972396A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410345658.X

    申请日:2024-03-26

    摘要: 本发明涉及基于计算机模型进行工业设备故障检测领域,尤其涉及一种基于深度学习的载荷位移曲线故障检测方法。内容包括:设计递归与自适应融合网络处理载荷位移曲线故障检测中的数据和非线性特征,并通过特征提取和融合过程,得到综合特征表示;进一步引入参数生成网络和递归网络,在递归网络的输出上应用注意力机制,得到载荷位移曲线故障特征;再设计多维特征解构与相似性分析网络进行故障判断,并基于载荷位移曲线故障特征进行趋势预测,基于预测输出识别偏离正常运行模式的趋势。解决了现有技术在进行载荷位移曲线故障检测时存在的准确性不足、故障类型识别有限、缺乏预测能力、适应性和通用性不足以及缺乏数据驱动的决策支持的技术问题。

    基于云计算的预应力混凝土管结构超算仿真支持方法

    公开(公告)号:CN118138592B

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410533360.1

    申请日:2024-04-30

    摘要: 本发明涉及云计算、仿真技术领域,尤其涉及基于云计算的预应力混凝土管结构超算仿真支持方法。内容包括:收集仿真历史任务的原始数据,设计混沌优化资源管理与安全调度算法,预测未来资源需求、动态调整资源分配,得到最优资源分配方案;引入混沌加密方法和验证机制进行混沌加密和权限验证;基于最优资源分配方案,将仿真任务分解为一组子任务,并寻找每个子任务最适合的执行节点;采用混沌反馈控制算法监控和调整子任务的执行;将仿真任务的执行结果通过混沌加密算法进行加密,再使用基于混沌映射的安全传输协议安全传回。解决了未能充分利用云计算资源的弹性特性,缺乏有效的动态资源调整机制以及数据安全保护措施不够充分的技术问题。