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基于残差神经网络的频谱感知算法
被引量：
5
1
作者
陈月
张希
艾文宝
《现代电子技术》
2022年第7期1-5,共5页
传统频谱感知算法依赖检测门限的准确性,在低信噪比条件下检测概率较低,针对此问题提出基于残差神经网络的频谱感知算法。该算法使用信号实部序列构造二维矩阵,将矩阵映射为灰度图像,然后通过训练残差神经网络提取灰度图像中的抽象特征...
传统频谱感知算法依赖检测门限的准确性,在低信噪比条件下检测概率较低,针对此问题提出基于残差神经网络的频谱感知算法。该算法使用信号实部序列构造二维矩阵,将矩阵映射为灰度图像,然后通过训练残差神经网络提取灰度图像中的抽象特征,将训练完成的残差神经网络作为最终的分类器实现频谱感知。实验结果表明,在高斯信道中信噪比为-20 dB时,残差神经网络频谱感知算法的检测概率为89.60%,而在瑞利衰落信道中信噪比为-18 dB时检测概率也可达到91.90%。直接使用信号序列构造灰度图像,并将其作为特征输入残差神经网络的频谱感知算法,在低信噪比条件下仍然具有很好的检测性能。
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关键词
频谱感知算法
残差神经网络
抽象特征提取
二维矩阵
数据处理
数值仿真
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职称材料
基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断
被引量：
12
2
作者
蔡超志
白金鑫
+1 位作者
张仲杭
池耀磊
《制造技术与机床》
北大核心
2022年第10期21-28,共8页
齿轮箱是传动系统中的重要部件,其故障率发生较高且难以直接识别故障情况。针对齿轮箱故障振动信号常含有大量噪声以及难以提取出准确、全面的故障特征的问题,提出一种基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断方法。首先对...
齿轮箱是传动系统中的重要部件,其故障率发生较高且难以直接识别故障情况。针对齿轮箱故障振动信号常含有大量噪声以及难以提取出准确、全面的故障特征的问题,提出一种基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行自适应小波降噪,然后将降噪后的信号输入Inception网络进行故障特征提取与分类。Inception模块具有多尺度抽象特征提取性能,能够从信号中提取全面的故障特征信息,包括齿轮箱微弱故障信号。研究表明该方法在信噪比SNR为-4 dB的环境下故障识别准确率仍达到92.65%,并且在-4 dB的环境下经过降噪处理的信号再输入Inception网络进行故障识别比直接将信号输入Inception网络进行故障识别准确率高6%。因此利用本研究提出的方法,对齿轮箱进行实时监测,及时发现安全隐患,对保证齿轮箱稳定运行防止财产损失具有重大意义。
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关键词
齿轮箱
故障诊断
自适应小波降噪
Inception模块
多尺度
抽象特征提取
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职称材料
题名
基于残差神经网络的频谱感知算法
被引量：
5
1
作者
陈月
张希
艾文宝
机构
北京邮电大学理学院
出处
《现代电子技术》
2022年第7期1-5,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11871115)
国家自然科学基金资助项目(11971073)
国家自然科学基金资助项目(11771056)。
文摘
传统频谱感知算法依赖检测门限的准确性,在低信噪比条件下检测概率较低,针对此问题提出基于残差神经网络的频谱感知算法。该算法使用信号实部序列构造二维矩阵,将矩阵映射为灰度图像,然后通过训练残差神经网络提取灰度图像中的抽象特征,将训练完成的残差神经网络作为最终的分类器实现频谱感知。实验结果表明,在高斯信道中信噪比为-20 dB时,残差神经网络频谱感知算法的检测概率为89.60%,而在瑞利衰落信道中信噪比为-18 dB时检测概率也可达到91.90%。直接使用信号序列构造灰度图像,并将其作为特征输入残差神经网络的频谱感知算法,在低信噪比条件下仍然具有很好的检测性能。
关键词
频谱感知算法
残差神经网络
抽象特征提取
二维矩阵
数据处理
数值仿真
Keywords
spectrum sensing algorithm
residual neural network
abstract feature extraction
two-dimensional matrix
data processing
numerical simulation
分类号
TN911.6-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断
被引量：
12
2
作者
蔡超志
白金鑫
张仲杭
池耀磊
机构
河北工程大学机械与装备工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2022年第10期21-28,共8页
基金
河北省自然科学基金(E2020402060)。
文摘
齿轮箱是传动系统中的重要部件,其故障率发生较高且难以直接识别故障情况。针对齿轮箱故障振动信号常含有大量噪声以及难以提取出准确、全面的故障特征的问题,提出一种基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行自适应小波降噪,然后将降噪后的信号输入Inception网络进行故障特征提取与分类。Inception模块具有多尺度抽象特征提取性能,能够从信号中提取全面的故障特征信息,包括齿轮箱微弱故障信号。研究表明该方法在信噪比SNR为-4 dB的环境下故障识别准确率仍达到92.65%,并且在-4 dB的环境下经过降噪处理的信号再输入Inception网络进行故障识别比直接将信号输入Inception网络进行故障识别准确率高6%。因此利用本研究提出的方法,对齿轮箱进行实时监测,及时发现安全隐患,对保证齿轮箱稳定运行防止财产损失具有重大意义。
关键词
齿轮箱
故障诊断
自适应小波降噪
Inception模块
多尺度
抽象特征提取
Keywords
gearbox
fault diagnosis
adaptive wavelet noise reduction
Inception module
multi-scale abstract feature extraction
分类号
TH162 [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
基于残差神经网络的频谱感知算法
陈月
张希
艾文宝
《现代电子技术》
2022
5
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职称材料
2
基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断
蔡超志
白金鑫
张仲杭
池耀磊
《制造技术与机床》
北大核心
2022
12
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职称材料
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