4、螺旋理论入门:从基础概念到实际应用

螺旋理论入门:从基础概念到实际应用

1. 螺旋理论基础

1.1 螺旋的定义

螺旋是一个几何实体,可以描述为具有节距的线向量。节距是线向量第二部分的标量系数。螺旋可以写成一个六维向量,定义如下:
[
SSS =
\begin{bmatrix}
sss \
sss0
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
sss \
rrr \times sss + hsss
\end{bmatrix}
]
其中,第一部分 (sss) 表示空间中的方向向量,第二部分 (sss0) 是 (rrr \times sss) 和 (hsss) 的和。在三维欧几里得空间中,(sss) 和 (sss0) 都是 (3 \times 1) 向量,而 (SSS) 是 (6 \times 1) 向量。(rrr) 是确定 (sss) 位置的位置向量,(h) 是 (sss) 的节距,表示 (hsss) 与 (sss) 的大小之比。

1.2 节距和位置向量的计算

已知 (SSS) 的向量形式后,可以使用向量的标量积和叉积来计算节距 (h) 和位置向量 (rrr)。
- 节距 (h) 的计算公式为:
[
h = \frac{sss^T sss0}{|sss|^2}
]
- 位置向量 (rrr) 的计算公式为:
[
rrr = \frac{sss \times sss0}{|sss|^2}
]
需要注意的是,上述两个公式都要求 (|sss| \neq 0)。当 (|sss| =

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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