基于PCA和自联想神经网络的核环境冷挤压切割刀具状态监测

1

作者 袁沛 蒋君侠 +2 位作者 马飞 金杰峰 来建良 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期606-615,共10页

在高放射性环境中,传感器部署受限,传动链噪声干扰,冷挤压切割刀具一致性差.为此提出基于外置电机旋转轴与进给轴电机扭矩信号的时频域统计、主成分分析(PCA)与自联想神经网络(AANN)相结合的刀具状态监测模型.基于旋转电机及进给电机扭... 在高放射性环境中,传感器部署受限,传动链噪声干扰,冷挤压切割刀具一致性差.为此提出基于外置电机旋转轴与进给轴电机扭矩信号的时频域统计、主成分分析(PCA)与自联想神经网络(AANN)相结合的刀具状态监测模型.基于旋转电机及进给电机扭矩波形提取时域统计特征及小波包能量特征形成原始训练集,利用原始训练集初步训练AANN模型,使用PCA重构原始训练集用于优化AANN模型局部结构参数,形成PCA-AANN刀具状态监测模型.基于实际样机的切割试验采集扭矩数据,对提出的PCA-AANN和现有AANN模型进行分析对比,结果表明PCA的引入有助于提高AANN模型鲁棒性,能有效降低刀具工作状态误报率,实现放射性环境下刀具状态的准确监测.所提方法为放射性环境中类似长传动链设备的状态监测提供了借鉴. 展开更多

关键词 放射性 刀具状态监测 时域统计 小波包分解 主成分分析 自联想神经网络

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一种基于鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断方法 被引量：20

2

作者 李欢欢 司风琪 徐治皋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期116-121,共6页

提出一种可用于非线性系统建模的鲁棒自联想神经网络,将该网络映射层和解映射层分别作为2个子网络进行训练,提高了收敛速率。在网络训练目标函数中加入网络权值限制项,抑制了训练过程中网络权值的异常调整,提高了模型的准确性和鲁棒性... 提出一种可用于非线性系统建模的鲁棒自联想神经网络,将该网络映射层和解映射层分别作为2个子网络进行训练,提高了收敛速率。在网络训练目标函数中加入网络权值限制项,抑制了训练过程中网络权值的异常调整,提高了模型的准确性和鲁棒性。在解映射子网络训练结果集和原输入数据集中增加了扰动数据,构成映射网络的扩展训练样本集,提高了整个网络的鲁棒性。该文给出基于所提网络模型的传感器故障诊断方法及诊断流程,并以某300 MW机组热力系统为对象进行算例分析,结果表明该文方法应用于传感器故障诊断时能够实现对故障测点的快速准确定位,并对各变量值进行精确重构。 展开更多

关键词 鲁棒 自联想神经网络 非线性系统 传感器 故障诊断

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基于自联想神经网络的测量数据自校正检验方法 被引量：21

3

作者 司风琪 徐治皋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期152-155,共4页

提出了基于AANN的测量数据自校正检验方法,采用参数预测模型分别对各个参数进行质疑,通过残差决策逻辑选择网络的输入数据,有效地避免了“残差污染”,提高了神经网络方法在线应用的准确率。

关键词 火电机组 自联想神经网络 测量数据 自校正检验

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基于时序模型和自联想神经网络的齿轮故障程度评估 被引量：7

4

作者 张龙 成俊良 +1 位作者 杨世锡 李兴林 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期18-24,共7页

齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, ... 齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似度量的故障评估方法存在过早饱和等问题,不利于在线监测。提出一种基于自回归时序模型(Auto-Regressive, AR)和自联想神经网络(Auto-Associative Neural Network, AANN)的齿轮故障程度在线评估方法,其中AR模型用于齿轮振动信号特征提取,AANN用于故障程度评估。提取基准阶段(如无故障阶段)振动信号AR模型系数作为AANN的输入和输出向量,得到基准评估模型。将待评估信号AR系数构成的特征向量输入到基准AANN,得到重构AR系数。基于原始AR系数和重构AR系数组成两个自回归模型分别对待评估信号进行时序建模,分别得到各自的模型残差序列。基于残差序列之间的差异,提出了一种基于残差均方根差值的故障程度定量评估指标。离散故障程度的齿轮振动数据分析结果表明,该方法能有效区分齿轮故障的不同程度;在此基础上利用齿轮全寿命周期试验数据进一步验证该方法的有效性,结果显示提出的方法能够及时发现肉眼没有观测到的早期故障,且随着齿轮性能的不断退化,能直观反映齿轮故障程度的加深。 展开更多

关键词 AR模型 自联想神经网络 齿轮 故障程度评估 预诊断

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自联想神经网络算法在X射线复合谱分析中的应用 被引量：3

5

作者 胡纫兰 江辅华 +3 位作者 李泰华 唐代全 王鹏 李文学 《核电子学与探测技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第2期128-131,共4页

本文应用自联想神经网络的算法完成了对重叠峰复合谱的分析，文章着重叙述了算法原理，实现方法并给出了在低分辨探测器的Ｘ荧光分析中的应用结果。

关键词 X荧光分析 能谱 正比计数管 自联想神经网络

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用自联想神经网络处理发动机测量参数 被引量：7

6

作者 叶志锋 孙健国 《数据采集与处理》 CSCD 2003年第2期218-221,共4页

自联想神经网络 (AANN)采用了一种带有瓶颈层的特殊结构 ,且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后 ,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程 ,信息中的精华将被提取 ,从而使人们... 自联想神经网络 (AANN)采用了一种带有瓶颈层的特殊结构 ,且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后 ,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程 ,信息中的精华将被提取 ,从而使人们能够利用冗余信息抑制其测量噪声。在基于发动机测量参数的故障诊断过程中 ,应用自联想神经网络作为滤波器对测量参数进行预处理 ,可以大大提高故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 航空发动机 自联想神经网络 故障诊断 测量参数 飞机

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基于Hopfield自联想神经网络的天幕靶信号识别技术 被引量：2

7

作者 娄岩 赵义武 +1 位作者 宋玉贵 张为防 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1587-1594,共8页

为了提高天幕靶系统测试精度和可靠性,探索测试产生各种干扰噪声如弹头激波、弹底激波、蚊虫飞鸟、振动等干扰因素的影响规律,利用Hopfield自联想神经网络的方法,识别并剔除典型因素干扰。通过对实弹射击试验得到的数据进行分析,充分验... 为了提高天幕靶系统测试精度和可靠性,探索测试产生各种干扰噪声如弹头激波、弹底激波、蚊虫飞鸟、振动等干扰因素的影响规律,利用Hopfield自联想神经网络的方法,识别并剔除典型因素干扰。通过对实弹射击试验得到的数据进行分析,充分验证了天幕靶系统的准确性和可靠性。分析结果表明:与电平信号识别相比,在射频为5发/min、口径为23 mm的炮弹测试中,自联想神经网络信号识别率提高了17.2%;在弹型为穿甲弹,口径为23 mm的测试中,Hopfield自联想神经网络信号识别率提高了46.7%;对于射频为7500发/min的天幕靶连发弹丸信号测试条件下,正确信号识别率均达到了93%以上。在复杂环境条件下,Hopfield神经网络算法识别率远远高于传统的电平识别,提高了信号的识别率,能够适应一定区域内的复杂环境因素。 展开更多

关键词 信息处理技术 天幕靶 干扰噪声 Hopfield自联想神经网络 识别率

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嵌入自联想神经网络的高斯混合模型说话人辨认 被引量：4

8

作者 陈存宝 赵力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期528-532,共5页

该文提出了一种嵌入自联想神经网络的高斯混合模型,它充分利用了神经网络和高斯混合模型各自的优点,以最大似然概率(ML)为准则,把它们作为一个整体来进行训练。训练过程中,高斯混合模型和神经网络的参数交替更新。由于神经网络起到了&qu... 该文提出了一种嵌入自联想神经网络的高斯混合模型,它充分利用了神经网络和高斯混合模型各自的优点,以最大似然概率(ML)为准则,把它们作为一个整体来进行训练。训练过程中,高斯混合模型和神经网络的参数交替更新。由于神经网络起到了"数据整形"的作用,因而提高了类内数据的相似性。实验结果表明,采用该文提出的模型在各种信噪比情况下的识别率都比基线系统有所提高,最高能达到19%。 展开更多

关键词 说话人识别 高斯混合模型(GMM) 自联想神经网络(AANN) 嵌入

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一种抑制残差污染的补偿型自联想神经网络 被引量：2

9

作者 任少君 肖晋飞 +2 位作者 司风琪 曹越 陈家乐 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期712-720,共9页

针对常规自联想神经网络容易陷入残差污染而难以准确重构的问题,提出了一种新的补偿型自联想神经网络算法.该算法通过在常规自联想神经网络的测试过程中引入网络补偿层,建立了网络输入层与残差空间之间的调整机制,并采用梯度下降法快速... 针对常规自联想神经网络容易陷入残差污染而难以准确重构的问题,提出了一种新的补偿型自联想神经网络算法.该算法通过在常规自联想神经网络的测试过程中引入网络补偿层,建立了网络输入层与残差空间之间的调整机制,并采用梯度下降法快速获取目标变量的残差补偿幅值.给出了单变量和多变量残差补偿量计算流程,通过比较补偿后平方预测误差(SPE)统计量的大小来确定最佳补偿方向和补偿幅值,从而定位到异常点位置,并计算出模型重构值.通过仿真算例和工程算例验证了所提算法的有效性,算例结果表明,该算法能够在未知异常点位置的情况下,有效克服大幅度异常和多点并行异常造成的残差污染影响,其诊断和重构性能明显优于常规自联想神经网络和主成分分析算法. 展开更多

关键词 自联想神经网络 残差污染 残差补偿 故障诊断

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嵌入自联想神经网络的高斯混合背景模型说话人确认 被引量：2

10

作者 陈存宝 赵力 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期38-43,共6页

提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法,并将它用于说话人确认.该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点,以极大似然概率为训练准则,将两者作为一个整体进行训练,揭示了特征向量的空间信息.嵌入的神经网络起到了数... 提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法,并将它用于说话人确认.该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点,以极大似然概率为训练准则,将两者作为一个整体进行训练,揭示了特征向量的空间信息.嵌入的神经网络起到了数据整形的作用,增强了目标说话人数据的相似性.在背景模型和目标模型的训练中交替更新高斯混合模型和神经网络的参数.实验表明,采用本文提出的模型并结合TNorm方法,比基线系统的确认率提高26%. 展开更多

关键词 说话人确认 高斯混合背景模型 自联想神经网络 嵌入

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采用鲁棒自联想神经网络高质量地恢复故障传感器信号方法研究 被引量：2

11

作者 钮永胜 赵新民 《传感技术学报》 CAS CSCD 1997年第2期1-6,共6页

以鲁棒自联想神经网络为基础阐述了故障传感器信号的恢复方法。并以一控制系统中的传感器为对象,首次研究应用了鲁棒自联想网络如何高质量地恢复故障传感器信号,最后给出了结论。

关键词 传感器 自联想神经网络 信号恢复

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基于自联想神经网络的谷氨酸发酵故障诊断 被引量：2

12

作者 董传亮 史仲平 《生物学杂志》 CAS CSCD 2009年第3期33-37,共5页

研究了用自联想神经网络对谷氨酸发酵进行故障诊断。自联想神经网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益。在经过大量样本的训练之后,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程,信... 研究了用自联想神经网络对谷氨酸发酵进行故障诊断。自联想神经网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益。在经过大量样本的训练之后,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程,信息中的精华将被提取。应用自联想神经网络对发酵过程变量进行预处理,可以准确及时的进行谷氨酸发酵故障诊断。 展开更多

关键词 谷氨酸发酵 自联想神经网络 故障诊断

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基于自联想神经网络的传感器故障诊断 被引量：2

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作者 许跃 朱伟兴 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第4期94-96,共3页

提出一种基于自联想神经网络(AANN)的新算法用于系统中传感器故障诊断。阐述了AANN的结构和算法。具体说明了搜寻2个故障传感器和恢复信号的方法。用改进的AANN诊断有噪声情况下传感器跳变故障并恢复信号。本方法有易实现、结构简单的优... 提出一种基于自联想神经网络(AANN)的新算法用于系统中传感器故障诊断。阐述了AANN的结构和算法。具体说明了搜寻2个故障传感器和恢复信号的方法。用改进的AANN诊断有噪声情况下传感器跳变故障并恢复信号。本方法有易实现、结构简单的优点,仿真结果表明:本方法是可行的。 展开更多

关键词 自联想神经网络 传感器 故障诊断

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基于改进遗传算法优化自联想神经网络的风机故障诊断 被引量：7

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作者 李政宇 李练兵 芮莹莹 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第6期297-302,328,共7页

为了更为准确有效地诊断风机变桨系统故障,提出一种通过改进自适应遗传算法(IAGA)来优化自联想神经网络(AANN)的风机故障诊断模型。在IAGA中对选择算子进行改进,加快自适应遗传算法收敛速率,同时在适应度函数中引入AUC,降低不平衡数据... 为了更为准确有效地诊断风机变桨系统故障,提出一种通过改进自适应遗传算法(IAGA)来优化自联想神经网络(AANN)的风机故障诊断模型。在IAGA中对选择算子进行改进,加快自适应遗传算法收敛速率,同时在适应度函数中引入AUC,降低不平衡数据对模型诊断效果的干扰;使用IAGA对AANN初始权值进行优化,通过AANN获得变桨系统正常状态下的残差分布,利用JS散度计算其与故障时刻残差分布的偏移度,判断变桨系统是否故障。利用华北某风电场记录的历史数据进行实验,结果表明,与其他神经网络相比较,IAGA-AANN网络能够有效提高风机故障诊断识别率,缩短模型训练时间。 展开更多

关键词 风机变桨系统 遗传算法 自联想神经网络 故障诊断

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基于非线性嵌入的自联想神经网络

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作者 吴昊东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期203-210,216,共9页

传统分类器常依赖于低维度子空间的特征进行分类,但仅在单个子空间下进行分类会因为不同类别的重叠而效果不佳。为此,提出一种基于流形学习的神经网络分类方法,利用非线性嵌入方法获得数据每个类的子空间,再使用非线性嵌入判别准则优化... 传统分类器常依赖于低维度子空间的特征进行分类,但仅在单个子空间下进行分类会因为不同类别的重叠而效果不佳。为此,提出一种基于流形学习的神经网络分类方法,利用非线性嵌入方法获得数据每个类的子空间,再使用非线性嵌入判别准则优化各个径向基函数自联想神经网络的参数。实验结果表明,该方法能有效解决类别重叠问题,分类准确率和鲁棒性高于传统分类方法。 展开更多

关键词 非线性嵌入 自联想神经网络 径向基函数 深度学习 模式识别

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全包线内航空发动机参数估计的神经网络实现 被引量：3

16

作者 刘国刚 辛季龄 李璇君 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期280-286,共7页

介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络（Ａｕｔｏａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ，ＡＡＮＮ），然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结... 介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络（Ａｕｔｏａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ，ＡＡＮＮ），然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来，开展了将ＡＡＮＮ应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究。本文提出的选取测量矢量加入样本集的ＥＭＰ方法，有效地减少了样本集中样本矢量的数目，简化了网络的训练。用ＥＭＰ方法在全包线内仅用７４６组测量矢量作为样本集，在网络训练好后，任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型，所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差＜０．５％。仿真结果表明，上述的参数估值方法是可行的，为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础。 展开更多

关键词 航空发动机 全包线 自联想神经网络 参数估计

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用统计神经网络进行结构损伤存在检测 被引量：7

17

作者 王柏生 刘承斌 何国波 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期24-27,49,共5页

用新奇检测的方法来检测结构损伤的存在 ,因其不需要建立结构的计算模型 ,能适合于大型复杂结构的损伤检测。然而 ,目前采用的新奇检测方法—自联想记忆神经网络方法 ,当所用的测试数据具有不同噪声水平或为非正态分布时 ,可能会得出错... 用新奇检测的方法来检测结构损伤的存在 ,因其不需要建立结构的计算模型 ,能适合于大型复杂结构的损伤检测。然而 ,目前采用的新奇检测方法—自联想记忆神经网络方法 ,当所用的测试数据具有不同噪声水平或为非正态分布时 ,可能会得出错误的结果。为此本文提出了一种新的方法—统计神经网络方法用于结构的损伤存在检测 ,并用“可能性”来描述结构损伤的存在。通过一个两层框架的数值模拟和一个简支梁的实验数据分析 ,证明统计神经网络可以用来检测结构的损伤存在 。 展开更多

关键词 结构损伤存在检测 新奇检测 统计神经网络 自联想记忆神经网络

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结构损伤存在检测的两种神经网络的比较研究 被引量：1

18

作者 王柏生 何国波 陈奕伟 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期539-542,共4页

目前采用的新奇检测方法———自联想记忆神经网络方法,当所用的测试数据具有不同噪声水平或为非正态分布时,会得出错误的结果.为此,提出了一种新的方法———统计神经网络方法,用于结构的损伤存在检测,并用"可能性"来描述结... 目前采用的新奇检测方法———自联想记忆神经网络方法,当所用的测试数据具有不同噪声水平或为非正态分布时,会得出错误的结果.为此,提出了一种新的方法———统计神经网络方法,用于结构的损伤存在检测,并用"可能性"来描述结构损伤的存在.通过一个两层框架的数值模拟和一个简支梁的实验数据进行对比性研究表明,统计神经网络可以用来检测结构的损伤存在,具有比自联想记忆神经网络更好的检测效果. 展开更多

关键词 结构损伤 存在检测 新奇检测 统计神经网络 自联想记忆神经网络

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基于数据特征提取的AANN-ELM研究及化工应用 被引量：10

19

作者 彭荻 贺彦林 +1 位作者 徐圆 朱群雄 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2920-2925,共6页

针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提... 针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在的冗余信息、提取特征分量,并对所提取的特征分量采用极限学习机进行训练,由此形成了一种基于数据特征提取的AANN-ELM(auto-associative neural network-extreme learning ma-chine)神经网络。同时,以UCI标准数据集进行测试,以精对苯二甲酸(PTA)溶剂系统进行验证,结果表明,AANN-ELM在处理高维数据时具有学习速度快、网络稳定性强、建模精度高的特点,为神经网络在复杂化工生产中的应用提供了新思路。 展开更多

关键词 极限学习机 自联想神经网络 高维数据 过程建模

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基于数据属性划分的递阶ELM研究及化工应用 被引量：5

20

作者 高慧慧 贺彦林 +1 位作者 彭荻 朱群雄 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4348-4353,共6页

针对极限学习机(ELM)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于数据属性划分的递阶ELM神经网络DHELM。该神经网络采用数据属性划分(DAD)方法对高维输入进行聚类、建立自联想子网,并将自联想子网所提取的... 针对极限学习机(ELM)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于数据属性划分的递阶ELM神经网络DHELM。该神经网络采用数据属性划分(DAD)方法对高维输入进行聚类、建立自联想子网,并将自联想子网所提取的特征分量作为极限学习机的输入进行建模。同时,利用UCI标准数据集进行了测试,通过工业应用实例进行了验证,并进行了模型对比。结果表明,DHELM网络在处理复杂高维数据时具有收敛速度快、建模精度高、网络稳定性强的特点,为神经网络发展及其化工应用提供了新思路。 展开更多

关键词 极限学习机 自联想神经网络 数据属性划分 高维数据 过程建模

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