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基于非线性自回归卷积的电梯门机故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
肖刚
张皓鑫
+3 位作者
王亚明
徐雪松
张元鸣
程振波
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期601-610,共10页
经由振动传感器获取的电梯门机运行信号是一类典型多属性时间序列,根据这类多属性时间序列进行故障分类,需要能同时实现序列的空间与时间特征编码。为此,提出了一种基于非线性向量自回归卷积神经网络模型,用于多属性时间序列的空时特征...
经由振动传感器获取的电梯门机运行信号是一类典型多属性时间序列,根据这类多属性时间序列进行故障分类,需要能同时实现序列的空间与时间特征编码。为此,提出了一种基于非线性向量自回归卷积神经网络模型,用于多属性时间序列的空时特征编码。该模型首先通过非线性向量自回归实现序列时间维度的特征提取;然后利用卷积和池化提取序列的空间特征;最后经由全连接层实现对时间序列的分类。通过振动传感器获取电梯门机的多属性时间序列信号,利用模型实现了基于上述时间序列信号的电梯门机故障诊断,从而验证了模型在多属性空时信号特征提取方面具有的优势。
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关键词
电梯门机
故障诊断
多属性时间序列
非线性向量自回归
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于非线性自回归卷积的电梯门机故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
肖刚
张皓鑫
王亚明
徐雪松
张元鸣
程振波
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江工业大学机械工程学院
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期601-610,共10页
基金
国家自然科学基金青年项目(52205291)
国家自然科学基金面上项目(61976193)
+1 种基金
浙江省“尖兵”研发攻关计划项目(2023C01022)
浙江省“领雁”研发攻关计划项目(2023C01215)。
文摘
经由振动传感器获取的电梯门机运行信号是一类典型多属性时间序列,根据这类多属性时间序列进行故障分类,需要能同时实现序列的空间与时间特征编码。为此,提出了一种基于非线性向量自回归卷积神经网络模型,用于多属性时间序列的空时特征编码。该模型首先通过非线性向量自回归实现序列时间维度的特征提取;然后利用卷积和池化提取序列的空间特征;最后经由全连接层实现对时间序列的分类。通过振动传感器获取电梯门机的多属性时间序列信号,利用模型实现了基于上述时间序列信号的电梯门机故障诊断,从而验证了模型在多属性空时信号特征提取方面具有的优势。
关键词
电梯门机
故障诊断
多属性时间序列
非线性向量自回归
卷积神经网络
Keywords
elevator door
fault diagnosis
multi-attribute time series
NVAR
CNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于非线性自回归卷积的电梯门机故障诊断方法
肖刚
张皓鑫
王亚明
徐雪松
张元鸣
程振波
《浙江工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
2
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