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基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱故障诊断
被引量：
2
1
作者
王帅旗
张焕可
陈会涛
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第5期41-50,共10页
为了提升在噪声与复杂传递路径调制下齿轮箱故障诊断的精度,提出了一种基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱两阶段源特征恢复方法。首先利用源特征的周期性自相似性结构,设计了一种低阶加权模型,当两种波形耦合在同一频带内时,可以有效...
为了提升在噪声与复杂传递路径调制下齿轮箱故障诊断的精度,提出了一种基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱两阶段源特征恢复方法。首先利用源特征的周期性自相似性结构,设计了一种低阶加权模型,当两种波形耦合在同一频带内时,可以有效地区分调制波和干扰波。然后采用卷积滤波器直接描述传输路径的调制过程,保证了脉冲源包络的可靠恢复。同时,通过非负有界稀疏先验保证了反褶积能力。最后数值仿真与风力发电机组实验结果证明了低阶模型主能够分离聚焦特征波形,卷积稀疏学习能够突出脉冲源特征,从而有效提升齿轮箱的故障诊断精度。
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关键词
齿轮箱
故障诊断
卷积稀疏学习
低阶加权模型
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职称材料
面向帕金森病语音诊断的非监督两步式卷积稀疏迁移学习算法
被引量：
7
2
作者
张小恒
张馨月
+2 位作者
李勇明
王品
刘玉川
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期177-184,共8页
帕金森病(Parkinson’s Disease,PD)语音诊断存在小样本问题,如果借助相关语音数据集进行迁移学习,容易加重训练集和测试集之间的分布差异,影响分类准确率.为了解决上述矛盾问题,本文提出了两步式稀疏迁移学习算法.该算法分为两大步:第...
帕金森病(Parkinson’s Disease,PD)语音诊断存在小样本问题,如果借助相关语音数据集进行迁移学习,容易加重训练集和测试集之间的分布差异,影响分类准确率.为了解决上述矛盾问题,本文提出了两步式稀疏迁移学习算法.该算法分为两大步:第一步算法为语音段特征同时优选的快速卷积稀疏编码算法,构造卷积稀疏编码算子用于快速学习公共语音数据集的结构信息,然后将其迁移到PD语音目标集以弥补后者样本信息的不足,接着再同时对语音段和特征进行同时优选以获得更有价值的信息;第二步算法为联合局部结构信息分布对齐算法,对训练集和测试集进行域适应,在保持各自样本结构信息的同时,最小化分布误差.实验结果表明:本文算法中每一步迁移学习算法均有效;与相关算法相比,本文算法准确率显著较高,达97.5%.
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关键词
语音诊断
帕金森症(PD)
两步式
稀疏
迁移
学习
卷积
稀疏
迁移
学习
域适应
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职称材料
双阶段帕金森病语音聚类包络卷积稀疏迁移学习算法
被引量：
6
3
作者
张小恒
李勇明
王品
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期151-161,共11页
帕金森病(PD)语音识别算法研究对于其及时诊疗具有重要意义,但现有PD语音识别算法面临小样本数据量问题挑战。针对问题,本文提出双面双阶段均值聚类包络和卷积稀疏迁移学习算法。在双阶段学习方面,首先基于源数据集训练多组卷积核,然后...
帕金森病(PD)语音识别算法研究对于其及时诊疗具有重要意义,但现有PD语音识别算法面临小样本数据量问题挑战。针对问题,本文提出双面双阶段均值聚类包络和卷积稀疏迁移学习算法。在双阶段学习方面,首先基于源数据集训练多组卷积核,然后通过中间集得到最优卷积核并对目标集进行编码。在深度样本聚类包络方面,首先设计迭代均值聚类算法构建深度样本空间;然后进行样本特征同时选择并训练分类器模型;最后对不同样本空间的分类结果进行融合。实验选取代表性的PD语音数据集进行验证。实验结果表明,本文算法创新部分有效,与10多个经典和最新相关文献算法相比取得了显著改进,准确率达97.8%。此外,本文算法的时间复杂度不高,满足临床应用要求。
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关键词
帕金森病语音识别
包络
学习
深度样本
学习
均值聚类
双阶段
卷积
稀疏
迁移
学习
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职称材料
题名
基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱故障诊断
被引量：
2
1
作者
王帅旗
张焕可
陈会涛
机构
许昌电气职业学院机电工程系
河南理工大学机械与动力工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第5期41-50,共10页
基金
2018年度河南省重点研发与推广专项(182102310793)。
文摘
为了提升在噪声与复杂传递路径调制下齿轮箱故障诊断的精度,提出了一种基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱两阶段源特征恢复方法。首先利用源特征的周期性自相似性结构,设计了一种低阶加权模型,当两种波形耦合在同一频带内时,可以有效地区分调制波和干扰波。然后采用卷积滤波器直接描述传输路径的调制过程,保证了脉冲源包络的可靠恢复。同时,通过非负有界稀疏先验保证了反褶积能力。最后数值仿真与风力发电机组实验结果证明了低阶模型主能够分离聚焦特征波形,卷积稀疏学习能够突出脉冲源特征,从而有效提升齿轮箱的故障诊断精度。
关键词
齿轮箱
故障诊断
卷积稀疏学习
低阶加权模型
Keywords
Fault Diagnosis
Convolution Sparse Learning
Low-Order Weighted Model
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
面向帕金森病语音诊断的非监督两步式卷积稀疏迁移学习算法
被引量：
7
2
作者
张小恒
张馨月
李勇明
王品
刘玉川
机构
重庆大学微电子与通信工程学院
重庆广播电视大学
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期177-184,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61771080)
重庆市自然科学基金(No.cstc2020jcyj-msxmX0100,No.cstc2020jcyj-msxmX0196)
重庆市社会科学规划项目(No.2018YBYY133)。
文摘
帕金森病(Parkinson’s Disease,PD)语音诊断存在小样本问题,如果借助相关语音数据集进行迁移学习,容易加重训练集和测试集之间的分布差异,影响分类准确率.为了解决上述矛盾问题,本文提出了两步式稀疏迁移学习算法.该算法分为两大步:第一步算法为语音段特征同时优选的快速卷积稀疏编码算法,构造卷积稀疏编码算子用于快速学习公共语音数据集的结构信息,然后将其迁移到PD语音目标集以弥补后者样本信息的不足,接着再同时对语音段和特征进行同时优选以获得更有价值的信息;第二步算法为联合局部结构信息分布对齐算法,对训练集和测试集进行域适应,在保持各自样本结构信息的同时,最小化分布误差.实验结果表明:本文算法中每一步迁移学习算法均有效;与相关算法相比,本文算法准确率显著较高,达97.5%.
关键词
语音诊断
帕金森症(PD)
两步式
稀疏
迁移
学习
卷积
稀疏
迁移
学习
域适应
Keywords
speech diagnosis
parkinson’s disease(PD)
two-step sparse transfer learning
convolutional sparse cod⁃ing transfer learning
domain adaptation
分类号
TP319.41 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
双阶段帕金森病语音聚类包络卷积稀疏迁移学习算法
被引量：
6
3
作者
张小恒
李勇明
王品
机构
重庆开放大学
重庆大学微电子与通信工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期151-161,共11页
基金
国家自然科学基金重点项目(U21A20448)
国家自然科学基金(61771080)
+2 种基金
重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0100)
重庆市社会科学规划项目(2018YBYY133)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202104002)资助。
文摘
帕金森病(PD)语音识别算法研究对于其及时诊疗具有重要意义,但现有PD语音识别算法面临小样本数据量问题挑战。针对问题,本文提出双面双阶段均值聚类包络和卷积稀疏迁移学习算法。在双阶段学习方面,首先基于源数据集训练多组卷积核,然后通过中间集得到最优卷积核并对目标集进行编码。在深度样本聚类包络方面,首先设计迭代均值聚类算法构建深度样本空间;然后进行样本特征同时选择并训练分类器模型;最后对不同样本空间的分类结果进行融合。实验选取代表性的PD语音数据集进行验证。实验结果表明,本文算法创新部分有效,与10多个经典和最新相关文献算法相比取得了显著改进,准确率达97.8%。此外,本文算法的时间复杂度不高,满足临床应用要求。
关键词
帕金森病语音识别
包络
学习
深度样本
学习
均值聚类
双阶段
卷积
稀疏
迁移
学习
Keywords
PD speech recognition
envelope learning
deep instance learning
means clustering
two-stage convolution sparse transfer learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TH77 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于低阶加权与卷积稀疏学习的齿轮箱故障诊断
王帅旗
张焕可
陈会涛
《机械设计与制造》
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
面向帕金森病语音诊断的非监督两步式卷积稀疏迁移学习算法
张小恒
张馨月
李勇明
王品
刘玉川
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
双阶段帕金森病语音聚类包络卷积稀疏迁移学习算法
张小恒
李勇明
王品
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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