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基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
吴胜利
周燚
邢文婷
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期126-132,178,共8页
齿轮箱在长期使用过程中,不可避免地会产生齿轮故障和轴承故障,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,针对齿轮箱常见故障类型,研究多通道对称点图案(symmetrized dot pattern, SDP)数据处理方法,并利用最小能量误差法实现SDP关键参...
齿轮箱在长期使用过程中,不可避免地会产生齿轮故障和轴承故障,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,针对齿轮箱常见故障类型,研究多通道对称点图案(symmetrized dot pattern, SDP)数据处理方法,并利用最小能量误差法实现SDP关键参数的选取。结合多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network, MCNN)的空间处理优势、长短时记忆网络(long short term memory, LSTM)的时间处理优势及其良好的抗噪性和鲁棒性,提出了一种基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断模型。同时利用东南大学齿轮箱数据集,验证了基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法对齿轮和轴承常见故障类型特征提取的有效性,并与现有其他故障诊断方法进行对比,结果表明了所提方法具有更高的精度。
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关键词
齿轮箱故障诊断
对称点图案(SDP)
最小能量误差
多尺度卷积神经网络(MCNN)
长短时记忆网络(LSTM)
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职称材料
可控金字塔分解的立体图像质量评价方法
被引量：
1
2
作者
刘新会
桑庆兵
孙长滨
《量子电子学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期672-681,共10页
基于最小能量误差得到左右视图的视差图,分别对左、右视图和视差图进行4尺度、12个方向的可控金字塔分解,每一幅图像可得到1条高频子带和48条方向子带。对左、右视图分解后相对应的48对方向子带进行二元广义高斯分布拟合,提取其形状参...
基于最小能量误差得到左右视图的视差图,分别对左、右视图和视差图进行4尺度、12个方向的可控金字塔分解,每一幅图像可得到1条高频子带和48条方向子带。对左、右视图分解后相对应的48对方向子带进行二元广义高斯分布拟合,提取其形状参数和尺度参数,并提取所有方向子带的跨尺度相关性、空间相关性等特征信息,将这些特征输入支持向量回归(SVR)训练预测得到立体图像质量评分。结果表明该质量评价模型在LIVE 3D数据库上的性能指标斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)、线性皮尔逊相关系数(CC)均在0.93以上,与人类的主观评价具有较好的一致性。
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关键词
图像处理
可控金字塔分解
最小能量误差
二元广义高斯分布
支持向量回归
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职称材料
基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
被引量：
10
3
作者
王琢玉
贺前华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2581-2583,共3页
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准...
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准则实现人脸嘴部区域的自动定位。其间,引入了受限窗扫描策略以提高算法的效率;并利用两种空间定位后相似度比较判决的方法大大提高了算法的鲁棒性。实验证明此方法具有简单易实现、定位精确度高、鲁棒性好的优点。
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关键词
主元分析
特征嘴
最小
剩余
误差
能量
相似度
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职称材料
题名
基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
吴胜利
周燚
邢文婷
机构
重庆交通大学交通运输学院
重庆工商大学管理科学与工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期126-132,178,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51705052)
重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-msxmX0779)
国家社会科学基金项目(17CGL003)。
文摘
齿轮箱在长期使用过程中,不可避免地会产生齿轮故障和轴承故障,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,针对齿轮箱常见故障类型,研究多通道对称点图案(symmetrized dot pattern, SDP)数据处理方法,并利用最小能量误差法实现SDP关键参数的选取。结合多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural network, MCNN)的空间处理优势、长短时记忆网络(long short term memory, LSTM)的时间处理优势及其良好的抗噪性和鲁棒性,提出了一种基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断模型。同时利用东南大学齿轮箱数据集,验证了基于SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法对齿轮和轴承常见故障类型特征提取的有效性,并与现有其他故障诊断方法进行对比,结果表明了所提方法具有更高的精度。
关键词
齿轮箱故障诊断
对称点图案(SDP)
最小能量误差
多尺度卷积神经网络(MCNN)
长短时记忆网络(LSTM)
Keywords
gearbox fault diagnosis
symmetrized dot pattern(SDP)
minimum energy error
multi-scale convolutional neural network(MCNN)
long short-term memory(LSTM)
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
可控金字塔分解的立体图像质量评价方法
被引量：
1
2
作者
刘新会
桑庆兵
孙长滨
机构
江南大学物联网工程学院
安徽省明光市第三中学
出处
《量子电子学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期672-681,共10页
基金
国家自然科学基金,61170120~~
文摘
基于最小能量误差得到左右视图的视差图,分别对左、右视图和视差图进行4尺度、12个方向的可控金字塔分解,每一幅图像可得到1条高频子带和48条方向子带。对左、右视图分解后相对应的48对方向子带进行二元广义高斯分布拟合,提取其形状参数和尺度参数,并提取所有方向子带的跨尺度相关性、空间相关性等特征信息,将这些特征输入支持向量回归(SVR)训练预测得到立体图像质量评分。结果表明该质量评价模型在LIVE 3D数据库上的性能指标斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)、线性皮尔逊相关系数(CC)均在0.93以上,与人类的主观评价具有较好的一致性。
关键词
图像处理
可控金字塔分解
最小能量误差
二元广义高斯分布
支持向量回归
Keywords
image processing
controlled pyramid decomposition
minimum energy error
bivariate general-ized Gaussian distribution
support vector regression
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
被引量：
10
3
作者
王琢玉
贺前华
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第11期2581-2583,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60172064)
广东省自然科学基金资助项目(36562)
文摘
研究了一种基于主元分析的人脸目标区域定位算法。首先对训练集中的头肩像通过手工定位嘴部区域,进行PCA训练提取嘴部的主元特征矢量(eigenmouth);然后在输入图像人脸初定位的基础上,利用嘴部的主元特征,通过最小剩余误差能量的判决准则实现人脸嘴部区域的自动定位。其间,引入了受限窗扫描策略以提高算法的效率;并利用两种空间定位后相似度比较判决的方法大大提高了算法的鲁棒性。实验证明此方法具有简单易实现、定位精确度高、鲁棒性好的优点。
关键词
主元分析
特征嘴
最小
剩余
误差
能量
相似度
Keywords
PCA （ Principal Component Analysis）
eigenmouth
LREE （ Least Residual Error Energy）
comparability mearsurement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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SDP和MCNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法
吴胜利
周燚
邢文婷
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
可控金字塔分解的立体图像质量评价方法
刘新会
桑庆兵
孙长滨
《量子电子学报》
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于主元分析的人脸特征点定位算法的研究
王琢玉
贺前华
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005
10
在线阅读
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职称材料
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