下雨天,近况

这两天广州下雨,天气凉快了很多,晚上睡眠质量也挺好,早上背着包走在空气清新的路上,心情也好了很多。

这两天事情比较多,外派的员工有一人无故失踪,失去联系,打电话竟然是他弟弟接的,说是家里有事,要请半个月假,但请假之前竟然都不给公司打个招呼,现在的孩子,比较难管。等他回来要跟他好好谈谈。周末打算组织一些活动,比如爬山,打羽毛球,篮球等,以便增进大家之间的了解跟情感。管理是一门艺术,要做好它,实属不易,我要学习的还很多……

项目上,之前的监控系统在沟通上总是感觉不是很顺畅,邮件给过去的问题,客户总是回复得比较慢,而且对问题的回复也不是很到位,导致项目进度比较慢,而客户还是一个劲得催进度。追溯原因,也是前期项目调研需求的时候工作没有做足,项目把控不到位,沟通不畅等,后面再开始新项目,一定要做足这方面的工作,不能再重蹈覆辙。

另外一个BI的项目,之前用的Pervasive的demo版本已经出炉,这段时间在研究OWB,初次接触,还是比较难上手,但再难啃,也一定要啃下来。这样可以了解多一款ETL工具,同时也会降低成本。

接下来的事情还很多,我还有很多东西需要去学习,还有很多事情需要去做,加油!

【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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