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基于DenseNet和ViT的三电平中点钳位型逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断方法
1
作者
阎彦
张思仪
+2 位作者
李晨
吴家奇
史婷娜
《电工电能新技术》
北大核心
2025年第6期1-14,共14页
栅极驱动开路故障是功率器件的一种典型故障,准确诊断此类故障有助于提升电力电子变换器的运行可靠性。针对已有故障诊断方法的不足,本文提出基于DenseNet-ViT网络的逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断新方法。首先,对采样数据做归一...
栅极驱动开路故障是功率器件的一种典型故障,准确诊断此类故障有助于提升电力电子变换器的运行可靠性。针对已有故障诊断方法的不足,本文提出基于DenseNet-ViT网络的逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断新方法。首先,对采样数据做归一化和增强处理,形成训练集、验证集和测试集等三类数据集;其次,构建DenseNet-ViT模型以实现故障特征的增强和提取,并采用故障数据训练该模型;最后,用验证集实施模型测试,遴选最佳模型。所述方法被应用于一台三电平中点钳位型(NPC)逆变器,基于这一特定功率变换器拓扑,介绍了其调制原理和故障诊断模型建模过程,说明了模型训练过程中采用的随机梯度下降函数,并搭建了实验平台进行实验验证。实验结果表明,与其他主流诊断方法相比,本文所提方法在浮点计算量、模型参数量和算法运行时间等方面具有一定优势。
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关键词
故障诊断
视觉
变换器
密集
卷积
网络
三电平NPC逆变器
栅极驱动开路故障
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职称材料
基于YOLOv7-tiny改进的航拍小目标检测算法
被引量：
1
2
作者
吴栋
张长亮
+3 位作者
濮约刚
张明庆
张启军
姜有田
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期2978-2985,共8页
针对YOLOv7-tiny算法,提出一种改进的小目标检测算法。该算法主要包括3个设计要点:采用MobileViT block模块,提升了特征提取能力;基于EVC Block模块,优化特征融合性能;采用MPDIoU损失函数代替CIoU损失函数,应对预测框和真实目标框的长...
针对YOLOv7-tiny算法,提出一种改进的小目标检测算法。该算法主要包括3个设计要点:采用MobileViT block模块,提升了特征提取能力;基于EVC Block模块,优化特征融合性能;采用MPDIoU损失函数代替CIoU损失函数,应对预测框和真实目标框的长宽比相同而真实大小不同时的情况。实验结果表明,与YOLOv7-tiny相比,改进后的算法在VisDrone数据集上的mAP值结果为42.5%,提升了5.6%。当输入图片大小为640×640像素时,改进后的FPS值为39.5,能够满足无人机在边缘设备上的实时检测要求。
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关键词
小目标检测
移动
视觉
变换器
航拍数据集
注意力机制
增强值通道块
多阶段交并比
卷积
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职称材料
基于敏感模态流形的变转速故障诊断方法
3
作者
郝德琛
李华玲
黄晋英
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第8期108-112,117,共6页
针对旋转机械变转速和复杂工况多分类问题,提出了一种基于构建改进敏感模态矩阵(ISMM)、等度量映射(ISOMAP)和convolution-vision transformer(CVT)网络结构的故障诊断方法。将变转速信号重叠采样之后构造高维ISMM,通过ISOMAP流形学习将...
针对旋转机械变转速和复杂工况多分类问题,提出了一种基于构建改进敏感模态矩阵(ISMM)、等度量映射(ISOMAP)和convolution-vision transformer(CVT)网络结构的故障诊断方法。将变转速信号重叠采样之后构造高维ISMM,通过ISOMAP流形学习将ISMM映射到流形空间中,提取变转速信号的故障瞬态特征,实验证明能够很好地解决了常规方法无法对变转速数据进行有效特征提取的问题。结合自注意力机制和CNN的优点,使用CVT网络结构进行特征提取、故障识别分类。通过实验室HFXZ-Ⅰ行星齿轮箱变转速数据集对提出的故障诊断模型进行实验验证。实验结果表明,提出的故障诊断模型具有良好的识别准确率及鲁棒性。
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关键词
卷积
视觉
变换器
(
cvt
)
流形学习
敏感模态矩阵
旋转机械变转速
故障诊断
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职称材料
题名
基于DenseNet和ViT的三电平中点钳位型逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断方法
1
作者
阎彦
张思仪
李晨
吴家奇
史婷娜
机构
浙江大学电气工程学院
浙江大学先进电气装备创新中心
出处
《电工电能新技术》
北大核心
2025年第6期1-14,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB2502805)
国家自然科学基金项目(51991384)
浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)(2023R401186)。
文摘
栅极驱动开路故障是功率器件的一种典型故障,准确诊断此类故障有助于提升电力电子变换器的运行可靠性。针对已有故障诊断方法的不足,本文提出基于DenseNet-ViT网络的逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断新方法。首先,对采样数据做归一化和增强处理,形成训练集、验证集和测试集等三类数据集;其次,构建DenseNet-ViT模型以实现故障特征的增强和提取,并采用故障数据训练该模型;最后,用验证集实施模型测试,遴选最佳模型。所述方法被应用于一台三电平中点钳位型(NPC)逆变器,基于这一特定功率变换器拓扑,介绍了其调制原理和故障诊断模型建模过程,说明了模型训练过程中采用的随机梯度下降函数,并搭建了实验平台进行实验验证。实验结果表明,与其他主流诊断方法相比,本文所提方法在浮点计算量、模型参数量和算法运行时间等方面具有一定优势。
关键词
故障诊断
视觉
变换器
密集
卷积
网络
三电平NPC逆变器
栅极驱动开路故障
Keywords
fault diagnosis
vision transformer
DenseNet
three-level NPC inverter
gate-drive open circuit fault
分类号
TM464 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于YOLOv7-tiny改进的航拍小目标检测算法
被引量：
1
2
作者
吴栋
张长亮
濮约刚
张明庆
张启军
姜有田
机构
中国航天科工集团第二研究院
中国人民解放军
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期2978-2985,共8页
文摘
针对YOLOv7-tiny算法,提出一种改进的小目标检测算法。该算法主要包括3个设计要点:采用MobileViT block模块,提升了特征提取能力;基于EVC Block模块,优化特征融合性能;采用MPDIoU损失函数代替CIoU损失函数,应对预测框和真实目标框的长宽比相同而真实大小不同时的情况。实验结果表明,与YOLOv7-tiny相比,改进后的算法在VisDrone数据集上的mAP值结果为42.5%,提升了5.6%。当输入图片大小为640×640像素时,改进后的FPS值为39.5,能够满足无人机在边缘设备上的实时检测要求。
关键词
小目标检测
移动
视觉
变换器
航拍数据集
注意力机制
增强值通道块
多阶段交并比
卷积
Keywords
small target detection
MobileViT
aerial dataset
Transformer
EVC Block
MPDIoU
CNN
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于敏感模态流形的变转速故障诊断方法
3
作者
郝德琛
李华玲
黄晋英
机构
中北大学软件学院
中北大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第8期108-112,117,共6页
基金
山西省回国留学人员科研教研资助项目(2022-141)
山西省基础研究计划资助项目(202203021211096)。
文摘
针对旋转机械变转速和复杂工况多分类问题,提出了一种基于构建改进敏感模态矩阵(ISMM)、等度量映射(ISOMAP)和convolution-vision transformer(CVT)网络结构的故障诊断方法。将变转速信号重叠采样之后构造高维ISMM,通过ISOMAP流形学习将ISMM映射到流形空间中,提取变转速信号的故障瞬态特征,实验证明能够很好地解决了常规方法无法对变转速数据进行有效特征提取的问题。结合自注意力机制和CNN的优点,使用CVT网络结构进行特征提取、故障识别分类。通过实验室HFXZ-Ⅰ行星齿轮箱变转速数据集对提出的故障诊断模型进行实验验证。实验结果表明,提出的故障诊断模型具有良好的识别准确率及鲁棒性。
关键词
卷积
视觉
变换器
(
cvt
)
流形学习
敏感模态矩阵
旋转机械变转速
故障诊断
Keywords
convolution-vision transformer(
cvt
)
manifold learning
sensitive modal matrix
rotating machinery variable speed
fault diagnosis
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG68 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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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DenseNet和ViT的三电平中点钳位型逆变器功率器件栅极驱动开路故障诊断方法
阎彦
张思仪
李晨
吴家奇
史婷娜
《电工电能新技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于YOLOv7-tiny改进的航拍小目标检测算法
吴栋
张长亮
濮约刚
张明庆
张启军
姜有田
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于敏感模态流形的变转速故障诊断方法
郝德琛
李华玲
黄晋英
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023
0
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职称材料
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