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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: 1; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法被引量：1: 2; 作者王婷婷徐华一 +2 位作者赵万春刘永胜何增军《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第4期150-166,共17页; 针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩... 展开更多; 关键词岩石声发射信号斑马优化算法变分模态分解自适应小波阈值降噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法: 3; 作者刘乐陈旭明 +5 位作者康小宁马晓伟李诗闯赵勃扬李昕盈刘鑫《电力自动化设备》北大核心 2025年第3期86-94,共9页; 现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法... 展开更多; 关键词深远海风电行波故障测距小波自适应阈值降噪变分模态分解 HILBERT变换瞬时能量谱; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习融合网络的含噪电能质量扰动识别方法被引量：5: 4; 作者王海东程杉 +2 位作者徐其平刘烨王灿《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期11-20,共10页; 针对强噪声环境下电能质量扰动识别精度不高的问题,提出一种自适应小波降噪和深度学习相结合的电能质量扰动识别方法。首先,通过改进峰和比分层自适应阈值和能量优化的阈值函数算法对含噪扰动信号进行降噪处理。然后,通过残差神经网络... 展开更多; 关键词电能质量扰动自适应小波降噪残差神经网络多头注意力双向长短时记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WATD-MTF与改进的残差网络齿轮箱故障诊断研究: 5; 作者沈景涛武哲 +2 位作者张强崔彦平曹亚超《振动与冲击》北大核心 2025年第7期247-257,共11页; 针对齿轮箱工作环境复杂多变含噪声大、不同工况下模型泛化性能弱而导致训练准确率低等问题,提出一种小波自适应阈值降噪(wavelet adaptive threshold denoise,WATD)结合马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)与改进的残差网络... 展开更多; 关键词故障诊断 SKNet注意力网络小波自适应阈值降噪(WATD) 马尔可夫转移场(MTF) 残差网络; 在线阅读下载PDF 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: 1; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法被引量：1: 2; 作者王婷婷徐华一赵万春刘永胜何增军; 机构东北石油大学电气信息工程学院东北石油大学黑龙江省网络与智能控制重点实验室东北石油大学石油工程学院东北石油大学陆相页岩油气成藏及高效开发教育部重点实验室中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司乾安采油厂中国石油天然气股份有限公司吉林油田分公司扶余采油厂; 出处《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第4期150-166,共17页; 基金国家自然科学基金资助项目(52174022,52074088) 2020年度东北石油大学西部油田开拓专项资助项目(XBYTKT202001) +3 种基金低渗透油气田勘探开发国家工程实验室2023年度开放课题(鄂尔多斯盆地西缘钻井提速技术攻关研究)资助项目。; 文摘针对岩石破裂过程中产生的声发射(AE)信号夹杂大量噪声的问题,提出了一种基于斑马优化算法(ZOA)改进变分模态分解(VMD)并与改进的自适应小波阈值(IAWT)联合的声发射信号降噪算法。利用ZOA算法优选出影响VMD分解效果的模态个数K和二次惩罚因子α;通过相关系数将分解出的IMFs划分为有效分量、含噪分量和剔除分量;针对小波阈值(WT)降噪算法不具备自动调整小波基以及软、硬阈值函数存在偏差大和不连续的弊端,提出了IAWT算法去除IMFs中的噪声分量,并与有效分量合并重构,得到降噪后的AE信号。通过模拟和实测AE信号验证并与现有降噪算法对比,结果表明ZOA-VMD-IAWT降噪算法适合处理AE信号,信号的时频特征得以保留。研究结果可为岩石AE信号理论及实际工程应用提供参考。; 关键词岩石声发射信号斑马优化算法变分模态分解自适应小波阈值降噪; Keywords rock acoustic emission signal zebra optimization algorithm variational mode decomposition adaptive wavelet threshold for denoising; 分类号 TD313 [矿业工程—矿井建设] TU45 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法: 3; 作者刘乐陈旭明康小宁马晓伟李诗闯赵勃扬李昕盈刘鑫; 机构西安交通大学电气工程学院国家电网公司西北分部; 出处《电力自动化设备》北大核心 2025年第3期86-94,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52407142)。; 文摘现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法对故障反行波数据进行降噪预处理。通过VMD算法提取蕴含故障距离信息的高频本征模态函数。利用Hilbert变换获得第5层本征模态函数的瞬时能量谱,并通过瞬时能量谱的最大值实现对线路两端反行波波头的标定,得到行波抵达保护测量点的精确时间,从而结合线路两端行波波速度预测故障距离。在PSCAD/EMTDC与RTDS仿真平台中搭建双端与三端典型深远海风电并网模型进行大量测试,结果表明,所提测距方法不受故障电阻、故障类型的影响,在不同采样频率、近端故障、强噪声干扰与实时仿真环境下,均能实现精准的故障定位,具有一定工程应用价值。; 关键词深远海风电行波故障测距小波自适应阈值降噪变分模态分解 HILBERT变换瞬时能量谱; Keywords deep-sea offshore winds traveling wave based fault location wavelet adaptive threshold denoising variational mode decomposition Hilbert transform instantaneous energy spectrum; 分类号 TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程] TM77 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习融合网络的含噪电能质量扰动识别方法被引量：5: 4; 作者王海东程杉徐其平刘烨王灿; 机构三峡大学电气与新能源学院国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期11-20,共10页; 基金国家自然科学基金项目资助(52107108)。; 文摘针对强噪声环境下电能质量扰动识别精度不高的问题,提出一种自适应小波降噪和深度学习相结合的电能质量扰动识别方法。首先,通过改进峰和比分层自适应阈值和能量优化的阈值函数算法对含噪扰动信号进行降噪处理。然后,通过残差神经网络对降噪后的扰动信号进行深层特征提取,在此基础上融入多头注意力机制下的双向长短时记忆网络,建立时序特征依赖关系,构成适用于噪声环境下的扰动识别框架。最后,在不同强度噪声环境下对20类扰动信号进行仿真实验。由仿真结果可知,该方法具有良好的噪声鲁棒性,在不同噪声环境下均有较高的识别正确率。; 关键词电能质量扰动自适应小波降噪残差神经网络多头注意力双向长短时记忆网络; Keywords power quality disturbances adaptive wavelet threshold residual neural network multi-headed attention; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WATD-MTF与改进的残差网络齿轮箱故障诊断研究: 5; 作者沈景涛武哲张强崔彦平曹亚超; 机构河北科技大学机械工程学院中国北方车辆研究所坦克传动国防重点实验室; 出处《振动与冲击》北大核心 2025年第7期247-257,共11页; 基金中央引导地方科技发展资金项目(226Z1906G,246Z4502G) 河北省教育厅科学研究项目资助(CXY2024038) 石家庄市科技局驻冀高校基础研究项目(241791157A)。; 文摘针对齿轮箱工作环境复杂多变含噪声大、不同工况下模型泛化性能弱而导致训练准确率低等问题,提出一种小波自适应阈值降噪(wavelet adaptive threshold denoise,WATD)结合马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)与改进的残差网络齿轮箱故障诊断方法。在ResNet18模型的基础上融合了SKNet注意力网络,构成了SK-ResNet18模型,来提高ResNet18模型对重要特征的提取能力。利用WATD算法对一维信号进行去噪,将去噪后的一维信号生成包含时序信息的MTF二维特征图,并输入到改进后的网络中进行特征提取,最终利用网络全连接层实现对故障种类的精确识别。利用东南大学齿轮故障数据集和QPZZ-II试验台采集的齿轮故障数据对该方法进行试验验证,结果表明:该方法能有效识别故障类型,相比其它智能算法,该方法在数据降噪后与不同工况下均表现出较高的优越性和可泛化性能。所提方法可为实际工业的齿轮箱故障诊断任务提供一定的参考价值。; 关键词故障诊断 SKNet注意力网络小波自适应阈值降噪(WATD) 马尔可夫转移场(MTF) 残差网络; Keywords fault diagnosis SKNet attention network wavelet adaptive threshold denoise(WATD) Markov transition field(MTF) residual network; 分类号 TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	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	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ZOA优化VMD-IAWT岩石声发射信号降噪算法	王婷婷徐华一赵万春刘永胜何增军	《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法	刘乐陈旭明康小宁马晓伟李诗闯赵勃扬李昕盈刘鑫	《电力自动化设备》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习融合网络的含噪电能质量扰动识别方法	王海东程杉徐其平刘烨王灿	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于WATD-MTF与改进的残差网络齿轮箱故障诊断研究	沈景涛武哲张强崔彦平曹亚超	《振动与冲击》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料