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改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法
1
作者
赵善飞
张华强
+2 位作者
贾明玉
芦男
陈雨
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期65-71,共7页
为提高INS/GNSS组合导航系统故障诊断的准确率与稳定性,提出一种基于改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法。该方法基于状态χ2法对组合导航系统进行实时检测,将检测结果作为样本数据用于改进深度信念网络训练,利用深度信念网络...
为提高INS/GNSS组合导航系统故障诊断的准确率与稳定性,提出一种基于改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法。该方法基于状态χ2法对组合导航系统进行实时检测,将检测结果作为样本数据用于改进深度信念网络训练,利用深度信念网络提取数据的深层特征和故障分类。引入径向基函数作为模型的激活函数,提高深度信念网络面对复杂数据分布的适应能力;采用自适应矩估计算法代替传统梯度下降算法来提高故障诊断的准确率。数值仿真结果表明,该算法对故障识别的准确率达到了98%,能有效地对INS/GNSS组合导航系统的故障类型做出诊断,确保系统的平稳运行。
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关键词
组合导航系统
故障诊断
深度信念网络
径向基函数
自适应矩估计算法
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职称材料
基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
被引量：
10
2
作者
阮顺领
韩思淼
+2 位作者
张宁宁
顾清华
卢才武
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期119-127,共9页
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联...
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
门控循环单元(GRU)
尾矿坝
浸润线
自适应
矩
估计
权重衰减优化
算法
(AdamW)
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职称材料
题名
改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法
1
作者
赵善飞
张华强
贾明玉
芦男
陈雨
机构
山东理工大学
北京航天发射技术研究所
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期65-71,共7页
基金
青年科学基金项目(61803035)。
文摘
为提高INS/GNSS组合导航系统故障诊断的准确率与稳定性,提出一种基于改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法。该方法基于状态χ2法对组合导航系统进行实时检测,将检测结果作为样本数据用于改进深度信念网络训练,利用深度信念网络提取数据的深层特征和故障分类。引入径向基函数作为模型的激活函数,提高深度信念网络面对复杂数据分布的适应能力;采用自适应矩估计算法代替传统梯度下降算法来提高故障诊断的准确率。数值仿真结果表明,该算法对故障识别的准确率达到了98%,能有效地对INS/GNSS组合导航系统的故障类型做出诊断,确保系统的平稳运行。
关键词
组合导航系统
故障诊断
深度信念网络
径向基函数
自适应矩估计算法
Keywords
integrated navigation system
fault diagnosis
deep belief network
radial basis function
adaptive moment estimation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
被引量：
10
2
作者
阮顺领
韩思淼
张宁宁
顾清华
卢才武
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安建筑科技大学矿山系统工程研究所
西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期119-127,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(52374160)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JM-201)。
文摘
为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。
关键词
卷积神经网络(CNN)
门控循环单元(GRU)
尾矿坝
浸润线
自适应
矩
估计
权重衰减优化
算法
(AdamW)
Keywords
convolutional neural network(CNN)
gated recurrent unit(GRU)
tailings dam
saturation line
Adam weight decay optimizer(AdamW)
分类号
X935 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进深度信念网络的组合导航系统故障诊断方法
赵善飞
张华强
贾明玉
芦男
陈雨
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法
阮顺领
韩思淼
张宁宁
顾清华
卢才武
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
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职称材料
已选择
0
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