TD排序(3)

    var showshow='';  
    var numshow='';  
    for (i=0;i<tableRows;i++)  
    {  
        showshow=showshow+tdinnerHTML[i]+' ';
        numshow=numshow+tdNumber[i]+'|';          
    }  
    
    sourceHTML_head=sourceHTML.split("<TBODY>");   
    numshow=numshow.split("|");  
    var trRebuildHTML='';  
   
    if (headEventObject.clickedTag=='listHeadClicked')  
    {
     o.innerHTML=o.innerHTML+" <font color='66AA88'>v</font>";
     
        for (i=0;i<tableRows;i++)  
        {
            var classTemp=trObject[numshow[tableRows-1-i]].outerHTML;
           
            if (i % 2 == 1)
            {
                classTemp=classTemp.replace('TrBgColor2','TrBgColor1');
            }
            else
            {
                classTemp=classTemp.replace('TrBgColor1','TrBgColor2');
            }
   
            trRebuildHTML=trRebuildHTML+classTemp+trObject[1].outerHTML;
        }
       
        headEventObject.clickedTag='listHeadClicked0';
    }  
    else  
    {
     o.innerHTML=o.innerHTML+" <font color='66AA88' size='2'>^</font>";
        for (i=0;i<tableRows;i++)  
        {  
            var classTemp=trObject[numshow[i]].outerHTML;
           
            if (i % 2 == 1)
            {
                classTemp=classTemp.replace('TrBgColor2','TrBgColor1');
            }
            else
            {
                classTemp=classTemp.replace('TrBgColor1','TrBgColor2');
            }
           
            trRebuildHTML=trRebuildHTML + classTemp + trObject[1].outerHTML;
        }
       
        headEventObject.clickedTag='listHeadClicked';  
    }

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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