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基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
被引量：
1
1
作者
李国锋
但斌斌
+3 位作者
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期129-136,共8页
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数...
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。
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关键词
连铸机扇形段
故障诊断
拉矫力信号
特征提取
堆叠降噪自编码器
鲸鱼优化算法
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职称材料
题名
基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
被引量：
1
1
作者
李国锋
但斌斌
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
机构
武汉科技大学机械自动化学院
武汉钢铁有限公司设备管理部
中交第二航务工程局有限公司工程装备技术部
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期129-136,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51475340)
湖北省重点研发计划项目(YFXM2022000556)。
文摘
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。
关键词
连铸机扇形段
故障诊断
拉矫力信号
特征提取
堆叠降噪自编码器
鲸鱼优化算法
Keywords
conticaster sector segment
fault diagnosis
withdrawal straightening force signal
feature extraction
SDAE
WOA
分类号
TF341.6 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
李国锋
但斌斌
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024
1
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