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题名深度学习算法的机电设备工作状态检测
被引量：6
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作者
徐永财
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机构
烟台黄金职业学院机电工程系
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出处
《电子测量技术》
2020年第11期34-38,共5页
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文摘
机电设备属于施工过程里的核心设备,由于操作、加工等环境因素会导致零部件发生磨损或者故障问题,所以,设备保持正常的工作状态才可以保证企业正常的生产。为此,提出基于深度学习算法的机电设备工作状态检测方法,通过小波去噪方法在监测的机电设备运行数据里去除噪声部分,获取机电设备工作状态原始数据,基于该数据,采用基于深度学习算法的机电设备工作状态检测方法,判断机电设备工作状态故障与否。实验结果表示,所提方法不受机电类型的约束,不同检测目标下,检测效果较好,且在噪声的干扰下,该方法对机电设备工作状态查准率高达98.99%,检测性能高于对比方法。
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关键词
深度学习算法
机电
设备
工作状态
检测
小波去噪
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Keywords
deep learning algorithm
electromechanical
equipment
working state
detection
wavelet denoising
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分类号
U664.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于独立循环神经网络的跌倒检测方法
被引量：4
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作者
王晶晶
黄勇
陈宝欣
赵运勇
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机构
烟台黄金职业学院机电工程系
海军航空大学
重庆市软汇科技有限公司
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020年第7期20-23,40,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61871391,61871392)。
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文摘
针对现有基于特征的跌倒检测方法误报率较高和传统循环神经网络方法受梯度消失影响难以训练等问题,引入独立循环神经网络(RNN),通过构建基于独立循环神经网络的双向、多层和残差结构的跌倒检测模型,实现了对原始数据端到端的跌倒判决。通过选择合适的损失函数,实现了基于奈曼-皮尔逊准则的跌倒检测。利用研制的可穿戴式跌倒检测设备采集各种跌倒与非跌倒样式的数据,通过实验测试了不同网络结构和参数对模型训练的影响。结果显示,基于独立循环神经网络的跌倒检测方法更容易训练,检测率和误报率显著优于基于原始RNN的方法,与基于LSTM网络的方法性能相当,表明了所提方法对提高检测率和降低误报率的有效性。
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关键词
跌倒检测
循环神经网络
独立循环神经网络
跌倒仪
加速度传感器
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Keywords
fall detection
recurrent neural network(RNN)
independently recurrent neural network
fall meter
accelerometer
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名云计算中基于软件定义网络的高速带宽的实现
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作者
孟庆岩
王晶晶
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机构
烟台黄金职业学院信息工程系
烟台黄金职业学院机电工程系
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出处
《河北农机》
2021年第14期83-84,共2页
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文摘
最近,网络会议、线上教学等多点通信应用爆发性增长,云计算中对多播传输的需求也不断增长.云计算资源具有复杂性和分布式的特点,使得通过在云计算中实现高带宽利用率来提高网络性能变得至关重要,其多播路由固有的复杂性限制了多播通信在Internet上的应用.本文中,提出基于软件定义网络(SDN)如何在云计算中提高多播传输性能的方案.该方法是使用具有超高带宽利用率的支持SDN云计算的多播通信方案.SDN用于解决云计算中的各种设计障碍,为每个多播传输会话设计各种路由树协议,并在所有可用路由上分配流量负载.通过实验证明了该方法在云计算中的性能得到增强,提高了带宽利用率.
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关键词
云计算
高带宽利用率
软件定义网络(SDN)
多播通信
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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