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基于深度神经网络的轴承状态监测研究
被引量：
3
1
作者
刘叶鹏
孙孝君
+2 位作者
庄新颖
于霞
马维维
《制造技术与机床》
北大核心
2017年第8期76-80,共5页
为提高轴承状态监测的准确性和实时性,研究了基于卷积神经网络和GPU运算的轴承状态识别模型。利用振动信号监测轴承性能状态,应用连续小波变换算法对振动信号进行时频变换得到小波系数云图,通过基于卷积神经网络的深度学习方法进行数据...
为提高轴承状态监测的准确性和实时性,研究了基于卷积神经网络和GPU运算的轴承状态识别模型。利用振动信号监测轴承性能状态,应用连续小波变换算法对振动信号进行时频变换得到小波系数云图,通过基于卷积神经网络的深度学习方法进行数据驱动的特征学习,卷积和子采样计算提取具有旋转和尺寸不变性的特征向量,最后全连接层对特征向量进行状态识别。采用基于CUDA(Computer Unified Device Architecture)框架的CPU+GPU异构并行运算对计算模型加速,提高系统的实时性。为验证提出算法的有效性,采集轴承全寿命周期振动信号,运用提出的CPU+GPU计算方法和CPU计算方法分别对轴承运行状态进行识别实验。实验结果表明,所提出的方法,计算速度是CPU计算速度的5倍以上。
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关键词
轴承状态监测
卷积神经网络
GPU运算
深度学习
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职称材料
采用单类随机森林的异常检测方法及应用
被引量：
13
2
作者
张西宁
张雯雯
+1 位作者
周融通
向宙
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期1-8,157,共9页
针对随机森林算法不能处理异常检测问题的局限,提出了一种基于改进格雷厄姆扫描法的单类随机森林,实现了随机森林在只有单类样本时的分类应用。在格雷厄姆扫描法的算法原理以及操作流程的基础上,引入了边界软化率的概念,增大了数据点外...
针对随机森林算法不能处理异常检测问题的局限,提出了一种基于改进格雷厄姆扫描法的单类随机森林,实现了随机森林在只有单类样本时的分类应用。在格雷厄姆扫描法的算法原理以及操作流程的基础上,引入了边界软化率的概念,增大了数据点外边界的柔性。利用射线法生成与输入样本反分布的数据集,使得传统的随机森林模型经过训练后成为拥有精细决策边界的单类随机森林。训练好的模型输出待测数据的异常概率。在XJTU-SY轴承数据集上验证了所提方法对于滚动轴承状态监测的有效性。分析结果表明,单类随机森林能准确分离正常运行数据与退化数据,并且可以通过调整边界软化率来实现异常值检测准确率与召回率的平衡。当预测概率阈值取0.5时,硬边界的单类随机森林可以实现98.37%的检测准确率以及0.972的召回率,而0.05的边界软化率可以得到最小的退化后期预测均方根误差,较硬边界降低1.01%。随着阈值的增大,边界软化率提供了有力的召回率保障。
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关键词
格雷厄姆扫描法
射线法
单类随机森林
特征融合
轴承状态监测
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职称材料
题名
基于深度神经网络的轴承状态监测研究
被引量：
3
1
作者
刘叶鹏
孙孝君
庄新颖
于霞
马维维
机构
青岛恒星科技学院汽车服务工程专业
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2017年第8期76-80,共5页
文摘
为提高轴承状态监测的准确性和实时性,研究了基于卷积神经网络和GPU运算的轴承状态识别模型。利用振动信号监测轴承性能状态,应用连续小波变换算法对振动信号进行时频变换得到小波系数云图,通过基于卷积神经网络的深度学习方法进行数据驱动的特征学习,卷积和子采样计算提取具有旋转和尺寸不变性的特征向量,最后全连接层对特征向量进行状态识别。采用基于CUDA(Computer Unified Device Architecture)框架的CPU+GPU异构并行运算对计算模型加速,提高系统的实时性。为验证提出算法的有效性,采集轴承全寿命周期振动信号,运用提出的CPU+GPU计算方法和CPU计算方法分别对轴承运行状态进行识别实验。实验结果表明,所提出的方法,计算速度是CPU计算速度的5倍以上。
关键词
轴承状态监测
卷积神经网络
GPU运算
深度学习
Keywords
bearing condition monitoring
convolutional neural networks
GPU computation
deep learning
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
采用单类随机森林的异常检测方法及应用
被引量：
13
2
作者
张西宁
张雯雯
周融通
向宙
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期1-8,157,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275379)
国家自然科学基金创新研究群体资助项目(51421004)
文摘
针对随机森林算法不能处理异常检测问题的局限,提出了一种基于改进格雷厄姆扫描法的单类随机森林,实现了随机森林在只有单类样本时的分类应用。在格雷厄姆扫描法的算法原理以及操作流程的基础上,引入了边界软化率的概念,增大了数据点外边界的柔性。利用射线法生成与输入样本反分布的数据集,使得传统的随机森林模型经过训练后成为拥有精细决策边界的单类随机森林。训练好的模型输出待测数据的异常概率。在XJTU-SY轴承数据集上验证了所提方法对于滚动轴承状态监测的有效性。分析结果表明,单类随机森林能准确分离正常运行数据与退化数据,并且可以通过调整边界软化率来实现异常值检测准确率与召回率的平衡。当预测概率阈值取0.5时,硬边界的单类随机森林可以实现98.37%的检测准确率以及0.972的召回率,而0.05的边界软化率可以得到最小的退化后期预测均方根误差,较硬边界降低1.01%。随着阈值的增大,边界软化率提供了有力的召回率保障。
关键词
格雷厄姆扫描法
射线法
单类随机森林
特征融合
轴承状态监测
Keywords
Graham scanning
ray casting
one-class random forest
feature fusion
bearing condition monitoring
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的轴承状态监测研究
刘叶鹏
孙孝君
庄新颖
于霞
马维维
《制造技术与机床》
北大核心
2017
3
在线阅读
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职称材料
2
采用单类随机森林的异常检测方法及应用
张西宁
张雯雯
周融通
向宙
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
13
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职称材料
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