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基于神经常微分方程的射线检测焊接缺陷识别
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作者 吴文勇 程红渝 张启灿 《焊接学报》 北大核心 2025年第5期72-80,共9页
针对射线检测(radiographic testing,RT)过程中底片评定存在主观性强、工作强度大、劳动重复性高、效率低等问题,基于深度学习理论,提出一种基于神经记忆常微分方程(neural memory Ordinary Differential Equation,nmODE)的残差网络模... 针对射线检测(radiographic testing,RT)过程中底片评定存在主观性强、工作强度大、劳动重复性高、效率低等问题,基于深度学习理论,提出一种基于神经记忆常微分方程(neural memory Ordinary Differential Equation,nmODE)的残差网络模型对焊缝缺陷进行客观、准确、智能分类.研究搜集裂纹、未熔合、未焊透、内凹、咬边、夹渣和气孔7类缺陷的RT底片图像组建数据集,以保证缺陷的多样性,并进行图像预处理和扩充;首先对典型人工神经网络ResNet18,ResNet34,ResNet50和ResNet101进行训练,选择准确率最高的ResNet34模型作为主干网络;然后基于nmODE非线性映射能力,提出网络模型nmODE-ResNet.结果表明,相比于ResNet34,nmODE-ResNet在不增加参数量前提下,焊缝RT底片缺陷7分类任务中识别准确率提高1.56%.人工评判对比试验表明,nmODE-ResNet总体识别准确率与检验师平均水平相当. 展开更多
关键词 射线检测 焊接缺陷分类 残差网络 神经记忆常微分方程
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基于深度SVDD-CVAE的轴承自适应阈值故障检测 被引量:2
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作者 刘云飞 张楷 +5 位作者 菅紫倩 郑庆 张越宏 袁昭成 焦子一 丁国富 《机床与液压》 北大核心 2024年第6期177-183,195,共8页
通过状态监测进行轴承故障报警,能有效避免设备灾难性事故的发生。基于数据时序特征重构的故障检测法由于仅采用正常数据进行训练,能有效避免故障数据不足而导致的模型检测精度下降。然而,此类方法的故障阈值确定依赖于大量的历史数据,... 通过状态监测进行轴承故障报警,能有效避免设备灾难性事故的发生。基于数据时序特征重构的故障检测法由于仅采用正常数据进行训练,能有效避免故障数据不足而导致的模型检测精度下降。然而,此类方法的故障阈值确定依赖于大量的历史数据,且对检测精度有着极大的影响。为此,提出基于深度SVDD-CVAE的轴承自适应阈值故障检测方法。针对时序信号特征增强提取构建ConvLSTM作为基础单元的CVAE特征压缩提取框架,有效提取轴承故障微弱特征;结合SVDD自适应学习特征空间超球面,实现故障检测阈值的自适应确定;最后,通过全局误差损失反向传播对深度SVDD-CVAE框架进行迭代优化。实验结果表明:所提出的方法能有效提取轴承微弱故障特征、自适应确定阈值,并在IMS轴承数据集上取得97.7%的检测准确率。 展开更多
关键词 轴承 故障检测 深度学习 自适应阈值 变分自编码
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不均衡下分类器评价辅助GAN的轴承故障诊断方法
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作者 张越宏 袁昭成 +2 位作者 黄锋飞 张楷 郑庆 《中国测试》 北大核心 2025年第6期170-178,共9页
大数据和物联网技术的发展为滚动轴承数据监测提供保障,但其采集的大多是正常状态数据,可利用的各类故障数据较少。由此产生的正常与故障样本极不均衡的情况将影响滚动轴承故障诊断准确率。针对此问题,提出一种不均衡下分类器评价辅助... 大数据和物联网技术的发展为滚动轴承数据监测提供保障,但其采集的大多是正常状态数据,可利用的各类故障数据较少。由此产生的正常与故障样本极不均衡的情况将影响滚动轴承故障诊断准确率。针对此问题,提出一种不均衡下分类器评价辅助生成对抗网络(classifier evaluation-assisted generative adversarial networks,CEAGAN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过短时傅里叶变换提取一维信号的时频特征;其次,在生成对抗网络中构建辅助分类模块,约束生成样本的类别;然后,通过辅助分类器与判别器共同对生成样本评分,使生成器生成指定类别样本;最后,生成样本与原始不均衡样本混合构成新均衡数据集,并通过构建的卷积神经网络训练与测试,验证所提方法的有效性。实验结果表明,在凯斯西储大学轴承公开数据集与风力发电机齿轮箱工程实测数据下,所提方法对数据进行扩充后,对比不均衡情形诊断准确率分别提升15.20%与13.93%,证明CEAGAN对不均衡样本进行数据增强后能够有效提高故障诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 样本不均衡 生成对抗网络
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塑料老化试验后的性能评估方法
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作者 李兴兴 吴莹 +2 位作者 张进葳 冉莉萍 唐小林 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第S01期11-14,共4页
预估塑料在一定温度条件下的贮存时间,评估其在一定温度、时间条件下的性能下降在塑料制品的工业应用方面具有重要意义。GB/T 20028-2005的推算过程在塑料制品的老化试验预估材料性能的过程中可以借鉴,但该标准未提出在贮存时间和贮存... 预估塑料在一定温度条件下的贮存时间,评估其在一定温度、时间条件下的性能下降在塑料制品的工业应用方面具有重要意义。GB/T 20028-2005的推算过程在塑料制品的老化试验预估材料性能的过程中可以借鉴,但该标准未提出在贮存时间和贮存温度一定的条件下,推算材料性能值的方法。该文通过回归分析法,将测试件力学性能下降至临界值时的值设为一定时间、一定温度条件下的预估值,求出性能值(临界值)与老化时间/温度的关系式,利用无限逼近的思想和回归分析方法倒推出性能值(临界值)。 展开更多
关键词 塑料 老化试验 回归分析 性能值
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电梯内电动车爆燃对策评估及阻车系统设计 被引量:4
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作者 郭岩 贺同见 +1 位作者 罗丹 张宾 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2022年第3期409-412,共4页
利用发明问题解决理论(TRIZ)和层次分析法(AHP),分析电动车在电梯内爆炸燃烧的原因,提出安全对策,然后建立各解决方案质量的评估模型,对方案的质量进行评分。此外,设计了新型阻车系统,对该系统进行了介绍。结果表明,利用评估模型可以完... 利用发明问题解决理论(TRIZ)和层次分析法(AHP),分析电动车在电梯内爆炸燃烧的原因,提出安全对策,然后建立各解决方案质量的评估模型,对方案的质量进行评分。此外,设计了新型阻车系统,对该系统进行了介绍。结果表明,利用评估模型可以完成对所提安全对策的质量评估;提出的新型智能阻车系统,可为电梯安全决策提供可靠依据。 展开更多
关键词 电梯安全 电动车爆炸燃烧 TRIZ理论 层次分析法 智能阻车系统
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基于多样化梯度嵌入主动学习的轴承故障诊断方法
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作者 张越宏 袁昭成 +3 位作者 马嘉浩 张楷 郑庆 王大龙 《机电工程》 2025年第7期1268-1277,共10页
针对实际应用中轴承深度智能故障诊断模型缺乏大量有标签数据的问题,提出了一种基于多样化梯度嵌入主动学习(BADGE)的轴承故障诊断方法,BADGE法以优化主动学习的查询策略为手段,可提高模型在有限标注成本下的诊断能力。首先,从未标记样... 针对实际应用中轴承深度智能故障诊断模型缺乏大量有标签数据的问题,提出了一种基于多样化梯度嵌入主动学习(BADGE)的轴承故障诊断方法,BADGE法以优化主动学习的查询策略为手段,可提高模型在有限标注成本下的诊断能力。首先,从未标记样本集中随机选取了少量样本进行了人工标注,构建了初始标注集,进而训练出初始模型;然后,运用初始模型对未标记样本进行了预测,计算了类别预测概率分布及样本的梯度嵌入向量,以衡量样本的不确定性;接着,借助改进的K-means++聚类算法,从未标记样本中筛选了兼具不确定性和多样性的子集,对其进行人工标注后合并入了已有标注集,并重新训练了模型;最后,逐步扩充了标注集并提升了模型性能,直至未标记样本全部被使用,或模型达到预设性能指标,并利用凯斯西储大学轴承数据集对BADGE法进行了验证。研究结果表明:以诊断准确率超过99%为目标,BADGE法较随机采样方法减少了最多36%的样本量。BADGE法能够捕捉数据集中不同类别的诊断难易程度,赋予困难类别更大的选择权重,使模型更新更稳定。因此,BADGE法为有限标注成本下的轴承故障诊断提供了有效的方案。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断模型 卷积神经网络 深度主动学习 查询策略 多样化梯度嵌入主动学习 改进K均值聚类算法
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