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基于局部线性嵌入的滑动窗口故障检测方法
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作者 冯立伟 艾浩 +1 位作者 孟天祥 李元 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期148-151,共4页
针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小... 针对连续搅拌反应釜(CSTR)中传感器发生故障难以检测的问题。提出了一种基于局部线性嵌入的滑动窗口(LLE-SW)故障检测方法。首先,LLE-SW提取训练数据的非线性特征并实现维数的约简;其次,通过构造新样本与训练数据的损失函数,并使其最小化,获得新样本的权重矩阵,解决了传统LLE方法没有投影矩阵、新样本无法投影的困难。采用加权平均距离平方和D^(2)作为统计量避免了数据不符合统计量T^(2)要求高斯分布的前提条件,从而发生故障的漏报。最后,通过引入滑动窗口,放大故障的偏移幅值,显著提高了D^(2)的检测效果。CSTR的实验结果表明,所提方法与主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和LLE相比,检测效果更加出色,可作为故障检测领域的有效方法。 展开更多
关键词 故障检测 局部线性嵌入 连续搅拌反应器过程 滑动窗口
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一种小样本滚动轴承故障诊断算法
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作者 宋存利 王子卓 时维国 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期96-106,共11页
针对卷积神经网络在处理滚动轴承时域信号时难以充分提取特征、故障样本稀少及模型泛化性能不足的问题,提出一种基于注意力机制的增强卷积神经网络小样本故障诊断方法。首先,使用连续小波变换将轴承振动信号转化为二维时频图像,以便可... 针对卷积神经网络在处理滚动轴承时域信号时难以充分提取特征、故障样本稀少及模型泛化性能不足的问题,提出一种基于注意力机制的增强卷积神经网络小样本故障诊断方法。首先,使用连续小波变换将轴承振动信号转化为二维时频图像,以便可视化其特征。然后,通过数据增强扩充样本数据,提升模型在小样本情况下的泛化性。为提高特征提取和模型泛化能力,使用MixConv将ConvNeXt V2模型的7×7卷积层重构为不同大小的并行卷积核,增强多尺度特征提取效果;引入卷积注意力机制模块(CBAM)提升关键特征识别能力。该模型在凯斯西储大学、东南大学和渥太华大学的故障数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提模型对不同故障的识别率均为100%,与目前常用的7个模型相比,在相同条件下故障识别准确率最高,具有较强的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 注意力机制 连续小波变换 卷积神经网络
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基于连续小波变换的CNN—SVM农机滚动轴承故障诊断
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作者 沈伟杰 肖茂华 +1 位作者 宋新民 项腾飞 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期254-264,共11页
针对农用机械滚动轴承故障诊断中轴承振动信号非线性、非平稳特性以及故障特征表征不明显的问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法(CWT—CNN—SVM)。首先,利用CWT对滚动轴承... 针对农用机械滚动轴承故障诊断中轴承振动信号非线性、非平稳特性以及故障特征表征不明显的问题,提出一种基于连续小波变换(CWT)、卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法(CWT—CNN—SVM)。首先,利用CWT对滚动轴承振动信号进行多尺度时频分析,为后续故障诊断提供更详细的特征;然后,将提取到的时频图作为输入,利用CNN深层次学习故障特征信息;最后,采用SVM对输出结果进行分类,以实现精确的故障类型识别。与BPNN、SVM、CWT—CNN以及CWT—ResNet等方法比较,试验结果表明,CWT—CNN—SVM故障诊断准确率最高,单次准确率达到100%,5次重复试验准确率为99.62%。CWT—CNN—SVM在处理复杂的滚动轴承故障诊断问题时,不仅诊断准确,同时展现出深度学习与故障诊断相结合的优势,能进一步提升小数据集的性能。所提出的CWT—CNN—SVM方法对于提升农机滚动轴承故障诊断性能,具有一定的理论价值和实际应用前景。 展开更多
关键词 故障诊断 农机 滚动轴承 连续小波变换 卷积神经网络 支持向量机
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基于CWT-IDenseNet的滚动轴承故障诊断方法
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作者 贾广飞 梁汉文 +2 位作者 杨金秋 武哲 韩雨欣 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第2期129-140,共12页
针对一维信号所含信息不全面和DenseNet网络在变工况下存在过拟合等问题,提出了基于连续小波变换时频图像和改进密集连接卷积网络(improved DenseNet,IDenseNet)的滚动轴承故障诊断方法CWT-IDenseNet。首先,将一维振动信号通过CWT转为... 针对一维信号所含信息不全面和DenseNet网络在变工况下存在过拟合等问题,提出了基于连续小波变换时频图像和改进密集连接卷积网络(improved DenseNet,IDenseNet)的滚动轴承故障诊断方法CWT-IDenseNet。首先,将一维振动信号通过CWT转为二维时频图像;其次,对DenseNet网络进行改进,将DenseNet第1个卷积块中的ReLU激活函数替换为Swish激活函数(Swish激活函数更平滑);同时,在网络中引入基于风格的卷积神经网络重校准模块(style-based recalibration module,SRM)和空间与通道注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),SRM关注特征通道权重,CBAM则从通道和空间2个维度增强特征表达能力,进而得到IDenseNet;最后,将二维时频图像输入到IDenseNet模型中进行特征提取和故障诊断,通过模型的Softmax层输出故障诊断结果。结果表明,所提方法在恒定工况及变工况下的平均故障识别准确率均达到97.80%,且在迁移学习模型中,平均故障识别准确率达到了99.44%。CWT-IDenseNet方法可以有效提高模型的泛化能力,在恒定工况及变工况下具有显著优势,对提高滚动轴承故障诊断的准确率和可靠性具有参考价值。 展开更多
关键词 机械动力学与振动 滚动轴承故障诊断 连续小波变换 密集连接卷积网络 注意力机制
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基于多源信息融合的连续小波和TransXNet三相异步电机故障诊断
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作者 谢锋云 王阳 +3 位作者 肖乾 樊秋阳 孙恩广 宋成杰 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第4期1883-1898,共16页
深度学习(deep learning,DL)应用于推动智能故障诊断的发展,带来了显著的性能提升。然而,现有方法大多无法捕捉机械设备的时间信息和全局特征,无法收集到足够的故障信息。同时,由于运行环境复杂恶劣,单源故障诊断方法难以稳定、广泛地... 深度学习(deep learning,DL)应用于推动智能故障诊断的发展,带来了显著的性能提升。然而,现有方法大多无法捕捉机械设备的时间信息和全局特征,无法收集到足够的故障信息。同时,由于运行环境复杂恶劣,单源故障诊断方法难以稳定、广泛地提取故障特征。因此,提出一种基于多源信息融合(multi-source information fusion,MSIF)的连续小波和TransXNet三相异步电机故障诊断新方法,通过提取和整合丰富的特征来提高诊断性能稳定性。首先,搭建三相异步电机故障实验平台,使用加速度传感器与电流传感器采集电机多种工况下的振动信号与电流信号,获得多源信号;其次,提出一种新的轻量级混合网络模块:双动态令牌混合器(dual dynamic token mixer,D-Mixer),其可以动态地利用全局和局部信息,同时注入大的感受野和强大的归纳偏差,而不牺牲输入依赖性,提高了特征提取能力。提出多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network,MS-FFN),在前馈网络中进行多尺度特征聚合。通过交替使用D-Mixer和MS-FFN,构建一种新型的混合CNN-Transformer网络:TransXNet;然后,利用连续小波变换将多源信号进行时频变换,提出数据级融合策略获得多源信息图,将多源信息图输入到TransXNet中进行特征分割以及聚合以完成特征提取,以训练并验证所提出的TransXNet有效性;最后,使用多源测试样本来验证所提出方法的诊断性能。结果表明,基于TransXNet强大的特征提取能力,识别准确率达到100%。通过对比调整兰德指数、归一化互信息、F1分数和准确率4个评价指标以及抗噪性分析,得出所提方法优于目前故障诊断领域最先进的方法(state of the art,SOTA),在故障诊断领域具有很好的前景。 展开更多
关键词 电动机 多源信息融合 连续小波变换 TransXNet 故障诊断
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断砂配置输导—封闭连续转换部位预测方法及应用——以辽河坳陷东部牛居地区为例
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作者 于雪峰 于福生 +1 位作者 郭强 韩宏伟 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期752-760,共9页
为了弄清油气沿油源断裂运移特征及其在断裂两侧不同砂体中的分布规律,在断砂配置划分的基础上,由区域性泥岩盖层封闭部位确定断砂配置输导油气部位,由断砂配置处断裂填充物封闭程度确定断砂配置封闭部位,并据此构建了一套利用断接厚度... 为了弄清油气沿油源断裂运移特征及其在断裂两侧不同砂体中的分布规律,在断砂配置划分的基础上,由区域性泥岩盖层封闭部位确定断砂配置输导油气部位,由断砂配置处断裂填充物封闭程度确定断砂配置封闭部位,并据此构建了一套利用断接厚度和断裂填充物封闭程度确定断砂配置输导向—封闭连续转换部位分布的预测方法。将该方法用于渤海湾盆地辽河坳陷东部牛居地区,结果表明:牛西断层与沙三上亚段砂体配置输导向封闭连续转换部位主要分布在中段,少量分布在东段,有利于沙三段烃源岩生成油气并在沙三上亚段圈闭内聚集成藏,这与目前牛西断层附近已发现油气分布相吻合,表明了该方法适用于刻画断砂配置输导向封闭连续转换部位的分布。 展开更多
关键词 断砂配置 输导油气 封闭油气 连续转换 部位分布 刻画方法
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基于多特征空间自适应网络的谐波减速器故障诊断
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作者 陈仁祥 张晓 +2 位作者 李嘉琳 杨宝军 张旭 《振动工程学报》 北大核心 2025年第2期432-440,共9页
由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时... 由于多测点位置不同引起的数据分布差异造成谐波减速器故障诊断效果不佳,提出基于多特征空间自适应网络(multiple feature spaces adaptation network,MFSAN)的谐波减速器故障诊断方法。对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,以构造时频图来描述其运行状态特征。将不同位置传感器所测数据划分为多个源域数据和目标域数据映射到不同特征空间,得到不同测点位置下的特征表示。利用自适应网络将源域中学习到的知识自动应用到目标域,以自动对齐特定领域的特征分布,从而学习多个域不变表示。利用领域特定的决策边界来对齐分类器的输出,从而有效减少因传感器位置差异引起的数据分布差异。在工业机器人谐波减速器诊断实验中,所提诊断方法达到了99.72%的准确率,高于其他对比方法,验证了所提诊断方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 谐波减速器 连续小波变换 多特征空间自适应
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小样本下SE-ResNet与元迁移学习的变工况轴承故障诊断
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作者 刘臻 彭珍瑞 王圣杰 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1199-1211,共13页
针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的... 针对轴承在变工况下样本分布不同、故障样本少和一些小样本算法特征提取有限,导致轴承故障诊断精度低及模型泛化能力弱的问题,提出了小样本下嵌入压缩、激励的残差网络(SE-ResNet)与元迁移学习(MTL)的变工况轴承故障诊断方法。将采集的不同工况下轴承一维振动信号通过连续小波变换(CWT)转换成对应工况下的时频图像,从而将轴承故障诊断问题转换为图像识别问题;引入压缩-激励注意力机制,构建了一种SE-ResNet的骨干网络模型,以聚焦于更有效的特征通道,增强特征提取表征能力;借助迁移学习能提供良好的深层网络初始参数和元学习能快速学习的优势,依次进行预训练与元迁移训练,得到利用少量样本微调便能达到高精度的元迁移网络,进而实现变工况下轴承的故障诊断;通过两个基准数据集和实验室搭建的轴承故障模拟试验台进行验证,并与其他方法进行对比分析,结果表明,所提方法在小样本、变工况下对轴承故障诊断具有更高的识别精度和泛化性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 连续小波变换 元迁移学习 变工况 小样本
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改进infoGAN和QPSO-VGG16的小样本条件下电机轴承故障诊断方法
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作者 刘航 张德春 +3 位作者 刘志坚 何蔚 陶韵旭 孟欣雨 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期167-178,共12页
针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(ci... 针对电机轴承故障数据相对于正常数据稀缺的现状,本文提出改进infoGAN和QPSO-VGG16的故障诊断方法。首先采用连续小波变换(CWT)方法将高维故障振动信号转换为对应二维时频图,构建原始图像数据集。建立基于条件信息最大化生成对抗网络(cinfoGAN)的数据增强模型,在统一的框架下完成所有类别故障数据的生成,提升数据增强工作的质量和效率。进一步,构建基于VGG16网络的故障诊断模型,在交替使用原始和增强图像数据集对VGG16网络进行训练的过程中,通过改进的粒子群优化(QPSO)算法对2类数据集的学习率进行联合寻优,确保VGG16网络达到最佳的性能。在真实的电机轴承振动信号上开展数值实验结果表明,将振动信号转换为图像能够充分发挥VGG16模型对图像数据的特征提取能力,且数据增强和交替训练方法能够使故障诊断的准确率依次提升2.6%和4.5%。 展开更多
关键词 电机轴承 故障诊断 连续小波变换 生成对抗网络 Visual Geometry Group 16
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远距离大容量特高压柔性直流受端续流过电压机理及抑制策略
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作者 徐莹 樊林禛 +3 位作者 李探 苑宾 赵峥 邹铁锐 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期538-546,共9页
特高压柔性直流系统含有大量的储能元件,当受端换流站发生接地故障闭锁后,仍会产生续流过电压。为了避免严重的续流过压危害设备和系统安全,研究了远距离、大容量特高压柔性直流系统受端换流变阀侧接地和±400k V母线接地等典型故... 特高压柔性直流系统含有大量的储能元件,当受端换流站发生接地故障闭锁后,仍会产生续流过电压。为了避免严重的续流过压危害设备和系统安全,研究了远距离、大容量特高压柔性直流系统受端换流变阀侧接地和±400k V母线接地等典型故障工况下直流系统的故障特性,以及续流过电压的产生机理,评估了续流过电压的影响因素,提出了过压抑制措施。研究结果表明:优化避雷器配置,可使高端换流阀上桥臂过电压降低38%,高端换流阀端间过电压降低29%。通过增加辅助控制策略,能够有效降低大能量避雷器应力,降低幅度在30%以上。通过搭建工程级的PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真模型,验证了过电压机理的正确性和过电压抑制措施的有效性。研究成果可为我国首批特高压柔性直流工程建设提供理论支撑,有利保障直流系统的运行安全。 展开更多
关键词 特高压柔性直流 续流过电压 影响因素 避雷器配置 故障特性 抑制策略
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基于连续小波分析与注意力机制的滚动轴承故障诊断
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作者 麻全 艾绍腾 +2 位作者 张泽阳 刘东 徐卓飞 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第4期157-168,共12页
针对当前深度学习模型在滚动轴承故障诊断研究中存在的可解释性差、过程不清晰等问题,本研究提出一种基于连续小波分析与注意力机制的滚动轴承故障诊断模型。首先,采用连续小波分析获取故障信号多尺度时频解析规律,并将其转化为数字图... 针对当前深度学习模型在滚动轴承故障诊断研究中存在的可解释性差、过程不清晰等问题,本研究提出一种基于连续小波分析与注意力机制的滚动轴承故障诊断模型。首先,采用连续小波分析获取故障信号多尺度时频解析规律,并将其转化为数字图像形式;进而,构建了基于压缩激励注意力的卷积神经网络模型,实现了时频图像的特征提取和滚动轴承故障诊断;同时,计算了滚动轴承故障信号时频图像的注意力机制权重图,获取不同故障类型滚动轴承时频图像上的故障表现规律,为频谱分析提供了可视化解释,实现深度学习模型对故障现象的解析;最后,在机械故障综合模拟试验平台开展了故障诊断实验,得到了5类故障轴承的频谱分布规律,所建立的基于压缩激励注意力的卷积神经网络模型故障识别准确率达98.81%。本研究实现了滚动轴承多种故障的诊断,获取了故障轴承频谱分布规律,结合注意力机制权重图与连续小波分析频谱图实现了故障特征抽取机理的分析,弥补了深度学习模型对故障现象解释性差、过程不清晰等缺陷。 展开更多
关键词 连续小波变换 注意力机制 卷积神经网络 故障诊断
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露天矿连采装备智能化协同管控平台
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作者 雷志勇 马小龙 +2 位作者 赵树军 张世明 燕斌 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第4期362-372,共11页
为提高采煤效率、降低工人劳动强度并实现智能化,本研究开发出国内首台套露天矿连续采煤装备智能化协同管控平台。该平台集成了双环网传输、网络安全、多机协同控制、数字孪生和大数据技术,能够对采煤机、转载机、卸料机和输送机进行有... 为提高采煤效率、降低工人劳动强度并实现智能化,本研究开发出国内首台套露天矿连续采煤装备智能化协同管控平台。该平台集成了双环网传输、网络安全、多机协同控制、数字孪生和大数据技术,能够对采煤机、转载机、卸料机和输送机进行有效控制,实现连续采煤的协同作业。研究解决了3个关键技术难题:①通过双环网传输技术降低了数据传输延迟并提高了网络的稳定性;②开发了安全的网络传输技术,确保数据的机密性和完整性;③实施的多机协同控制系统整合了数据采集、工艺控制和三维可视化模块,利用实时监控和优化控制算法提升了开采和运输效率,确保了多机作业的连续性。基于数字孪生理论,构建了多机同步数字孪生系统,解决了露天矿作业中的数据集成和实时响应问题,制定了统一通信标准,支持多种协议以确保设备间的信息共享。同时,边缘计算技术快速处理现场数据,减少了延迟并支持实时分析与决策,显著提升了采煤作业的监控能力,实现了数字模型与实物状态的高度同步。该平台实现了多项功能:一是全方位、全流程的多机同步监测;二是设备在线故障自诊断与预警;三是提升多机协同控制的工作效率。测试结果表明,该平台实现了多机同步控制,数据丢包率≤0.25%,延迟≤2 s,能够开采高11 m煤,年生产能力达13.0万t,且连续工作时无故障率可达90%;各项功能均满足实际生产需求。 展开更多
关键词 智能化 连续采煤设备 数字化平台 数字孪生 故障诊断
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基于两端电流增量的贯通同相供电AT牵引网分段故障辨识方法
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作者 何兴隆 欧阳陆 +3 位作者 黄杰强 陈卓 王帅 孙忠锐 《中国铁路》 北大核心 2025年第7期108-114,共7页
贯通同相供电AT牵引网可以提升电气化铁路的供电能力和再生制动能量利用率,但现有以距离保护构成的牵引网主保护方案存在选择性差的问题,因此提出基于牵引网AT分段两端电流增量的故障辨识方法。首先,研究牵引网AT分段的电气分布规律,根... 贯通同相供电AT牵引网可以提升电气化铁路的供电能力和再生制动能量利用率,但现有以距离保护构成的牵引网主保护方案存在选择性差的问题,因此提出基于牵引网AT分段两端电流增量的故障辨识方法。首先,研究牵引网AT分段的电气分布规律,根据机车电流增量与故障电流增量有效值变化特性,实现对AT牵引网故障的初步判别。其次,通过故障AT分段与非故障AT分段的两端电流增量相位差,准确辨识故障AT分段及故障类型,为缩小牵引网故障停电范围提供技术支撑,提升了牵引网供电的安全性和可靠性。最后,通过现场短路试验数据与仿真模拟,共同验证所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电气化铁路 贯通同相供电 AT牵引网 故障辨识 电流增量
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近、远场地震下钢筋混凝土梁桥抗震韧性对比
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作者 陈锦晶 周荃 +1 位作者 宋颜培 黄坤 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期323-332,共10页
为揭示近、远场地震下公路钢筋混凝土梁桥抗震韧性的差异,基于云图法分别建立桥梁在近、远场地震作用下的概率地震需求模型和易损性曲线。以此为基础,采用基于概率的抗震韧性评估方法对比分析了桥梁在两类地震下的功能恢复曲线,以及抗... 为揭示近、远场地震下公路钢筋混凝土梁桥抗震韧性的差异,基于云图法分别建立桥梁在近、远场地震作用下的概率地震需求模型和易损性曲线。以此为基础,采用基于概率的抗震韧性评估方法对比分析了桥梁在两类地震下的功能恢复曲线,以及抗震韧性随地震动强度的变化规律。研究结果表明:近、远场地震下桥梁的抗震韧性及使用功能的差异性与地震动强度有关。研究结论揭示了近、远场地震下公路钢筋混凝土梁桥的地震响应规律,为该类桥梁抗震韧性设计提供了参考。 展开更多
关键词 抗震韧性 近断层地震动 远场地震动 连续梁桥 易损性曲线
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Temperature fault-tolerant control system of CSTR with coil and jacket heat exchanger based on dual control and fault diagnosis 被引量:1
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作者 WANG Zai-ying WANG Guo-xin 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期655-664,共10页
For the characteristics of the continuous stirred-tank reactor(CSTR) with coil and jacket cooling system,a CSTR temperature dual control solution based on the analysis of the CSTR exothermic reaction control character... For the characteristics of the continuous stirred-tank reactor(CSTR) with coil and jacket cooling system,a CSTR temperature dual control solution based on the analysis of the CSTR exothermic reaction control characteristic was proposed for an organic material polymerization production.The control solution has passive fault-tolerant ability for the jacket cooling water cutting off fault and active fault-tolerant potential for the coil cooling water cutting off fault,and it has good control ability,high saving energy and reducing consumption performance.Fault detection and diagnosis and fault-tolerant control strategy are designed for the coil cooling fault to achieve the active fault-tolerant control function.The CSTR temperature dual control,process fault detection and diagnosis and active fault-tolerant control were full integrated into the CSTR temperature fault-tolerant control system,which achieve fault tolerance control of CSTR temperature for any severe malfunction of jacket cooling or coil cooling cutting off,and the security for CSTR exothermic reaction is improved.Finally,the effectiveness of this system was validated by semi-physical simulation experiment. 展开更多
关键词 continuous stirred-tank reactor (CSTR) exothermic reaction dual control process fault diagnosis fault-tolerant control
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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法 被引量:1
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作者 耿志强 陈威 +1 位作者 马波 韩永明 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好. 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 连续小波 自适应激活函数 轴承 故障诊断
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基于GADF-CWT-GCNN的滚动轴承故障诊断方法研究
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作者 张小丽 罗鑫 +2 位作者 李敏 梁旺 王芳珍 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期866-874,共9页
针对滚动轴承故障诊断在小样本环境下引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,提出一种基于格拉姆角分场(GADF)和连续小波变化(continuous wavelet transform,CWT)与并行二维组归一化卷积神经网络(parallel convolutional neural netwo... 针对滚动轴承故障诊断在小样本环境下引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,提出一种基于格拉姆角分场(GADF)和连续小波变化(continuous wavelet transform,CWT)与并行二维组归一化卷积神经网络(parallel convolutional neural network,P2D-GCNN)的滚动轴承故障诊断方法。对采集的数据进行预处理,采用格拉姆角场和连续小波变换将一维振动信号转换成二维图像作为模型输入,再选用数据增强技术扩充样本子图,满足网络输入要求,并将其导入搭建的组归一化卷积神经网络中进行诊断检测。结果表明:文中数据处理方法与搭建模型在小样本环境下泛化能力远高于SVM和1D-CNN等其他网络模型。为进一步验证模型在小样本数据下的识别能力,取数据集的70%,40%和20%样本量进行多次实验,所对应的训练准确率及测试准确率分为99.38%,99.02%,99.47%,98.29%,99.05%,97.08%。结果证明,文中模型在小样本环境下对轴承故障诊断具有很高的准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 格拉姆角分场(GADF) 小波变换(CWT) 并行二维卷积神经网络(P2D-GCNN)
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基于多尺度知识蒸馏与增量学习的滚动轴承故障诊断方法 被引量:4
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作者 夏逸飞 皋军 +1 位作者 邵星 王翠香 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期276-285,共10页
为了缓解单任务轴承故障诊断方法在不同工况诊断时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于多尺度知识蒸馏与增量学习(multi-scale knowledge distillation and continual learning,CL-MSKD)的滚动轴承故障诊断方法。以一维卷积神经网络作为C... 为了缓解单任务轴承故障诊断方法在不同工况诊断时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于多尺度知识蒸馏与增量学习(multi-scale knowledge distillation and continual learning,CL-MSKD)的滚动轴承故障诊断方法。以一维卷积神经网络作为CL-MSKD主要框架,余弦归一化层作为多任务共享的分类器,通过标签与特征两个尺度的知识蒸馏实现模型知识的保存与传递。CL-MSKD能够以一个统一结构的网络模型对在不同工况下的轴承故障进行诊断,通过知识压缩方法不断地学习和保存知识,最终缓解增量阶段产生的灾难性遗忘问题,提升跨工况场景下轴承故障诊断性能。试验表明,CL-MSKD能够有效缓解灾难性遗忘并保持良好的诊断效果。在任务环境差异较大的情况下,准确率指标仍能达到97.09%,与其他增量方法相比稳定性更好,精度更高。 展开更多
关键词 增量学习 知识蒸馏 卷积神经网络 轴承故障诊断 共享分类器
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零故障样本下小波知识驱动的工业机器人故障检测 被引量:2
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作者 黎国强 魏美容 +2 位作者 吴德烽 吴军 段超群 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期166-176,共11页
针对零故障样本问题,现有方法大多从迁移学习、样本生成等开展研究,然而该类方法依赖相近故障样本,难以保证训练样本与真实故障信号在数据分布上保持对齐,导致模型泛化性不足。针对上述问题,提出了基于连续小波变换知识库和ViT网络的故... 针对零故障样本问题,现有方法大多从迁移学习、样本生成等开展研究,然而该类方法依赖相近故障样本,难以保证训练样本与真实故障信号在数据分布上保持对齐,导致模型泛化性不足。针对上述问题,提出了基于连续小波变换知识库和ViT网络的故障检测方法。采用了多种母小波函数构建连续小波变换知识库,从不同时-频角度对机械装备监测数据进行分析;设计了一种基于多模态时-频特征的对比损失函数,实现了ViT的有效训练;开发了基于余弦相似性分析的故障检测算法,检测机械装备各类异常状态。使用工业机器人实验平台对方法进行验证。结果表明,所提方法能够在零故障样本下构建高性能的特征提取网络,并能对各类故障状态进行准确检测。 展开更多
关键词 零故障样本 连续小波变换知识库 对比损失函数 故障检测
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基于CWT-CNN的离心泵轴承故障识别方法 被引量:7
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作者 张鑫宇 付强 +2 位作者 黄倩 朱荣生 李思汉 《机床与液压》 北大核心 2024年第12期202-207,共6页
针对传统的轴承故障诊断方法在面对强噪声和非平稳信号识别时特征提取过度依赖先验知识和专家经验等问题,结合传统的信号处理方法和深度学习算法提出一种基于CWT-CNN的离心泵轴承故障识别方法。连续小波变换(CWT)将原始的1D振动信号转... 针对传统的轴承故障诊断方法在面对强噪声和非平稳信号识别时特征提取过度依赖先验知识和专家经验等问题,结合传统的信号处理方法和深度学习算法提出一种基于CWT-CNN的离心泵轴承故障识别方法。连续小波变换(CWT)将原始的1D振动信号转化为故障特征信息更丰富的2D时频图,2D时频图再输入到卷积层完成特征的自动提取,最后SoftMax层完成故障识别。经过西储大学公开轴承数据集和实验室搭建的离心泵振动轴承采集实验台验证,该方法的故障识别准确率均能达到90%以上。 展开更多
关键词 滚动轴承 连续小波变换 卷积神经网络 故障诊断
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