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基于DL-LSTM的UWB/INS室内定位算法
被引量：
5
1
作者
张宝军
陈曦
+1 位作者
廖延娜
田奇
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第10期147-150,共4页
为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LST...
为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LSTM模型,然后将数据输入到网络中进行训练。第一层网络用于减小NLOS误差对系统定位精度的影响,第二层网络对UWB/INS组合系统进行位置预测,进一步提高定位的精度。实验结果表明:本文算法可以有效减小NLOS误差的影响,可达到厘米(cm)级定位要求。
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关键词
超宽带室内定位
非视距误差
双层长短期记忆网络
惯性导航系统
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职称材料
变转速工况下基于多传感器信号深度特征融合的电机故障诊断研究
被引量：
26
2
作者
王骁贤
陆思良
+1 位作者
何清波
张世武
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期59-67,共9页
本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音...
本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。
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关键词
电机故障诊断
多传感器信号
深度特征融合
双层
双向
长短期
记忆
网络
阶比分析
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职称材料
题名
基于DL-LSTM的UWB/INS室内定位算法
被引量：
5
1
作者
张宝军
陈曦
廖延娜
田奇
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第10期147-150,共4页
基金
陕西省国际科技合作计划项目(2020KW-001)。
文摘
为了提高超宽带(UWB)室内定位系统的定位精度,提出了一种基于双层长短期记忆神经网络(DL-LSTM)的UWB室内定位算法。利用UWB系统和惯性导航系统(INS)采集非视距(NLOS)环境下的定位数据,根据该数据在NLOS环境下传播时的深度特征建立DL-LSTM模型,然后将数据输入到网络中进行训练。第一层网络用于减小NLOS误差对系统定位精度的影响,第二层网络对UWB/INS组合系统进行位置预测,进一步提高定位的精度。实验结果表明:本文算法可以有效减小NLOS误差的影响,可达到厘米(cm)级定位要求。
关键词
超宽带室内定位
非视距误差
双层长短期记忆网络
惯性导航系统
Keywords
ultra-wide band(UWB)indoor positioning
non-line of sight(NLOS)errors
double-layer long-short-term memory network(DL-LSTM)
inertial navigation system(INS)
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
变转速工况下基于多传感器信号深度特征融合的电机故障诊断研究
被引量：
26
2
作者
王骁贤
陆思良
何清波
张世武
机构
安徽大学电子信息工程学院
中国科学技术大学精密机械与精密仪器系
安徽大学电气工程与自动化学院
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期59-67,共9页
基金
国家自然科学基金(52075002)项目资助。
文摘
本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。
关键词
电机故障诊断
多传感器信号
深度特征融合
双层
双向
长短期
记忆
网络
阶比分析
Keywords
motor fault diagnosis
multi-sensor signal
deep feature fusion
DBiLSTM
order analysis
分类号
TM351 [电气工程—电机]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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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DL-LSTM的UWB/INS室内定位算法
张宝军
陈曦
廖延娜
田奇
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
2
变转速工况下基于多传感器信号深度特征融合的电机故障诊断研究
王骁贤
陆思良
何清波
张世武
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
26
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职称材料
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