基于元迁移学习框架的谐波减速器故障诊断方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    52275111
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    54.00万
  • 负责人：
    李巍华
  • 依托单位：
    华南理工大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022 至
  • 项目参与者：
    李巍华；
  • 关键词：

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（32）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（0）

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其他文献

基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断
  • DOI：
    10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2015.03.016
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    振动.测试与诊断
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李巍华;林龙;单外平
  • 通讯作者：
    单外平
基于最近最远距离保持投影算法的发动机失火状态识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    机械工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李巍华;张绍辉
  • 通讯作者：
    张绍辉
基于证据可信度的证据合成新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Kongzhi Lilun Yu Yinyong/Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李巍华;丁康;张盛刚
  • 通讯作者：
    张盛刚
小波包熵在滚动轴承性能退化评估中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    振动与冲击
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    戴炳雄;李巍华
  • 通讯作者：
    李巍华
基于图论和直推式支持矢量机的齿轮早期故障诊断
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2010
  • 期刊：
    机械工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李巍华;刘雯
  • 通讯作者：
    刘雯

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

李巍华的其他基金

基于元迁移学习框架的谐波减速器故障诊断方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    54 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于深度迁移学习的机械系统智能诊断方法研究
  • 批准号：
    51875208
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    65.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于深度学习与信息融合的机械系统健康评估方法研究
  • 批准号：
    51475170
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    80.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于流形学习与多源信息融合的复杂机械系统健康监测与故障智能预示方法研究
  • 批准号：
    51075150
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    40.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于半监督学习的机械设备离群状态智能预报方法研究
  • 批准号：
    50605021
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    23.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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