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基于ATVCF与IAOA-SDAE的变转速齿轮故障识别
1
作者
陈向民
李博
+3 位作者
韩梦茹
张亢
姚鹏
舒文伊
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1723-1732,共10页
为提高变转速工况下齿轮故障识别的准确率,提出了一种基于自适应时变梳状滤波(ATVCF)与改进算数优化算法(IAOA)优化堆叠降噪自编码器(SDAE)的变转速齿轮故障识别方法。针对变转速齿轮振动信号的降噪,利用ATVCF方法预处理数据,在过滤噪...
为提高变转速工况下齿轮故障识别的准确率,提出了一种基于自适应时变梳状滤波(ATVCF)与改进算数优化算法(IAOA)优化堆叠降噪自编码器(SDAE)的变转速齿轮故障识别方法。针对变转速齿轮振动信号的降噪,利用ATVCF方法预处理数据,在过滤噪声成分的同时保留有效信号;针对算数优化算法(AOA)在全局搜索和局部开发时存在的不足,引入余弦调控因子来改进算法中的数学优化器加速函数(MOA),以提升其全局搜索能力和局部开发充分寻优能力,并引入随机反向学习策略(ROBL)以增加算法的种群多样性,提升其搜索能力;此外,通过对IAOA-SDAE模型的参数寻优来确保模型的故障识别精度和稳定性。对变速齿轮振动测试数据的分析验证了所提方法在变速齿轮故障智能识别方面的有效性和优越性。
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关键词
变转速工况
齿轮故障诊断
自适应时变梳状滤波
算数优化算法
堆叠降噪自编码器
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职称材料
基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断
2
作者
王力
朱猛
马江燕
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期574-583,共10页
为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提...
为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提高模型诊断精度;然后使用TPA提取重要特征并分配权重,改善模型特征提取能力;最后,将红外摄像仪采集的红外温度数据输入到最优诊断模型中,实现电路芯片故障诊断。实验采用0~30 V可调稳压电源电路进行验证。结果表明,该模型对电路芯片故障诊断准确率高达9827,可实现对电路芯片的高准确率故障诊断。
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关键词
红外技术
芯片故障诊断
双向长短期记忆网络
算数优化算法
时间模式注意力机制
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职称材料
题名
基于ATVCF与IAOA-SDAE的变转速齿轮故障识别
1
作者
陈向民
李博
韩梦茹
张亢
姚鹏
舒文伊
机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1723-1732,共10页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ3541)
湖南省教育厅资助项目(20B019,21B0347)。
文摘
为提高变转速工况下齿轮故障识别的准确率,提出了一种基于自适应时变梳状滤波(ATVCF)与改进算数优化算法(IAOA)优化堆叠降噪自编码器(SDAE)的变转速齿轮故障识别方法。针对变转速齿轮振动信号的降噪,利用ATVCF方法预处理数据,在过滤噪声成分的同时保留有效信号;针对算数优化算法(AOA)在全局搜索和局部开发时存在的不足,引入余弦调控因子来改进算法中的数学优化器加速函数(MOA),以提升其全局搜索能力和局部开发充分寻优能力,并引入随机反向学习策略(ROBL)以增加算法的种群多样性,提升其搜索能力;此外,通过对IAOA-SDAE模型的参数寻优来确保模型的故障识别精度和稳定性。对变速齿轮振动测试数据的分析验证了所提方法在变速齿轮故障智能识别方面的有效性和优越性。
关键词
变转速工况
齿轮故障诊断
自适应时变梳状滤波
算数优化算法
堆叠降噪自编码器
Keywords
variable speed operating condition
gear fault diagnosis
ATVCF
AOA
SDAE
分类号
TH132 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断
2
作者
王力
朱猛
马江燕
机构
中国民航大学电子信息与自动化学院机载电子系统深度维修实验室
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期574-583,共10页
基金
民航安全能力建设基金项目(No.[2023]50,复杂环境下“黑匣子”搜寻探测与深度数据提取装备研制)资助。
文摘
为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提高模型诊断精度;然后使用TPA提取重要特征并分配权重,改善模型特征提取能力;最后,将红外摄像仪采集的红外温度数据输入到最优诊断模型中,实现电路芯片故障诊断。实验采用0~30 V可调稳压电源电路进行验证。结果表明,该模型对电路芯片故障诊断准确率高达9827,可实现对电路芯片的高准确率故障诊断。
关键词
红外技术
芯片故障诊断
双向长短期记忆网络
算数优化算法
时间模式注意力机制
Keywords
infrared technology
chip fault diagnosis
long short term memory network
arithmetic optimization algorithm
temporal pattern attention mechanism
分类号
TP219 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP274 [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
作者
出处
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1
基于ATVCF与IAOA-SDAE的变转速齿轮故障识别
陈向民
李博
韩梦茹
张亢
姚鹏
舒文伊
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断
王力
朱猛
马江燕
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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