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扇形段拉矫力数据突变特征提取方法
1
作者
代超
容芷君
+3 位作者
但斌斌
都胜朝
刘洋
肖浩
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第1期254-263,共10页
多维时序拉矫力的幅值突变表征着扇形段机组的故障,多维时序数据的时间和空间复杂度对突变特征提取方法的准确率和效率提出了更高的要求。利用多维时序数据的时间和空间相似性,提出小波相关滤波结合主成分分析的多维时序突变特征提取方...
多维时序拉矫力的幅值突变表征着扇形段机组的故障,多维时序数据的时间和空间复杂度对突变特征提取方法的准确率和效率提出了更高的要求。利用多维时序数据的时间和空间相似性,提出小波相关滤波结合主成分分析的多维时序突变特征提取方法。首先,将每一维时域含噪拉矫力分别变换到小波域,利用拉矫力的自相似性进行降噪;然后,将去噪后的拉矫力映射到正交空间中,利用多维拉矫力之间的互相似性,通过线性变换将多维拉矫力映射到一维,再根据一维特征曲线的统计特征确定阈值,提取突变特征;最后,应用基于时间的滑动窗口动态更新数据,实现状态的连续在线识别;通过现场实测数据分析表明,小波相关滤波-主成分分析模型对多维时序数据的突变特征提取的准确率和效率分别达到90.39%和97.56%。
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关键词
扇形段
多维时间序列
主成分分析
突变特征
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职称材料
基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
被引量：
1
2
作者
李国锋
但斌斌
+3 位作者
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期129-136,共8页
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数...
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。
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关键词
连铸机扇形段
故障诊断
拉矫力信号
特征提取
堆叠降噪自编码器
鲸鱼优化算法
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职称材料
题名
扇形段拉矫力数据突变特征提取方法
1
作者
代超
容芷君
但斌斌
都胜朝
刘洋
肖浩
机构
武汉科技大学机械自动化学院
武汉钢铁
有限公司
设备管理
部
中交第二航务工程局有限公司工程装备技术部
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第1期254-263,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475340)
面向多生产模式的柔性智能制造系统关键技术研究资助项目(2022BAA059)。
文摘
多维时序拉矫力的幅值突变表征着扇形段机组的故障,多维时序数据的时间和空间复杂度对突变特征提取方法的准确率和效率提出了更高的要求。利用多维时序数据的时间和空间相似性,提出小波相关滤波结合主成分分析的多维时序突变特征提取方法。首先,将每一维时域含噪拉矫力分别变换到小波域,利用拉矫力的自相似性进行降噪;然后,将去噪后的拉矫力映射到正交空间中,利用多维拉矫力之间的互相似性,通过线性变换将多维拉矫力映射到一维,再根据一维特征曲线的统计特征确定阈值,提取突变特征;最后,应用基于时间的滑动窗口动态更新数据,实现状态的连续在线识别;通过现场实测数据分析表明,小波相关滤波-主成分分析模型对多维时序数据的突变特征提取的准确率和效率分别达到90.39%和97.56%。
关键词
扇形段
多维时间序列
主成分分析
突变特征
Keywords
segment
multi-variate time series
principal component analysis
mutation characteristics
分类号
TG233.6 [金属学及工艺—铸造]
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职称材料
题名
基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
被引量：
1
2
作者
李国锋
但斌斌
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
机构
武汉科技大学机械自动化学院
武汉钢铁
有限公司
设备管理
部
中交第二航务工程局有限公司工程装备技术部
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期129-136,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51475340)
湖北省重点研发计划项目(YFXM2022000556)。
文摘
为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。
关键词
连铸机扇形段
故障诊断
拉矫力信号
特征提取
堆叠降噪自编码器
鲸鱼优化算法
Keywords
conticaster sector segment
fault diagnosis
withdrawal straightening force signal
feature extraction
SDAE
WOA
分类号
TF341.6 [冶金工程—冶金机械及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
扇形段拉矫力数据突变特征提取方法
代超
容芷君
但斌斌
都胜朝
刘洋
肖浩
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取
李国锋
但斌斌
容芷君
都胜朝
肖浩
李冬冬
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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