回家了

今天上午一大早就去坐车,好久没能睡懒觉了,55。中午回到家正好吃饭,爸爸褒的汤很清淡很好喝哦,我就是喝汤吃了点菜,没有吃饭,呵呵。睡到下午才发现外面下大雨了!!还好是早上回来的,没事做,继续睡……不知不觉妈妈爸爸就回到家了,呵呵,睡得天昏地暗!下雨了,空气很舒服,哈,记得以前在学校时有个晚上下大雨打雷,让我很有要冲出去的冲动哦。但是下雨不好就是不方便,爸爸妈妈回来时全身都湿了,晚上跟妈妈去学校找姐夫时都只是穿拖鞋,哈哈。舒服!前两天都没有上网,五一想出去玩,听说番愚的香江野生动物园不错,还有想去海边,以前放假都跟同学去海边玩一天一夜的,还有就是想去阳朔哦,自助游哦,我哥以前一个人去过,要是钱够话想问下他怎么样,目前就这几个打算咯,呵呵,不过也可能要做家教咯,看下他有没有时间陪我了。明天中午就去深圳了,看下结果怎么样咯,今晚还跟他们讨论要穿什么衣服,可是他们要我穿高跟鞋哦,我最讨厌了,唉,你就幸福拉,不用烦这些问题。那我又要两天不能上网了哦,呵呵

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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