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多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断 被引量：18
1
作者 袁彩艳 孙洁娣 +2 位作者 温江涛 时培明 闫盛楠 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期200-208,252,共10页
针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息... 针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 残差网络 多变换域处理 注意力机制
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压缩感知字典迁移重构的小样本轴承故障诊断 被引量：2
2
作者 孙洁娣 赵彬集 +1 位作者 温江涛 时培明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期62-71,120,共11页
针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数... 针对实际应用中智能轴承故障诊断面临标签样本严重不足的问题,提出一种结合压缩感知、字典学习和迁移的数据增强算法,用于小样本故障诊断研究。首先,利用源域标签数据通过小波包字典学习和优化方法生成特定源域字典,并得到共享表示系数,获取故障内在信息;之后采用少量目标域信号微调共享表示系数,并更新源域字典生成迁移字典;最后通过共享表示系数和迁移字典生成大量具有目标域特征的新样本,实现数据增强。采用常用的深度故障诊断网络对该数据增强算法进行了诊断性能验证,结果表明该方法产生的信号具有故障的有效信息,用于模型训练和识别能够取得较好的诊断性能。该方法为小样本故障诊断问题提出了新的思路。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 数据增强 压缩感知重构 字典迁移
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时空多尺度关联特征融合的二维卷积网络细粒度动作识别模型
3
作者 胡正平 王昕宇 +2 位作者 董佳伟 赵艳霜 刘洋 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第6期590-601,共12页
针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度... 针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度视频数据的空间表征能力,模型使用多尺度“特征压缩、特征激发”方式,使网络所提取空间特征更加丰富有效。然后,为充分利用细粒度视频数据时间维度上的运动信息,本文引入时间窗口自注意力机制,利用自注意力机制强大的远程依赖建模能力同时只在时间维度上进行自注意力操作,以较低计算成本建模远程时间依赖关系。最后,考虑到所提取时空特征对不同类型动作分类的贡献不均等,本文引入自适应特征融合模块,为特征动态赋予不同权重实现自适应特征融合。模型在2个细粒度动作识别数据集Diving48和Something-somethingV1上识别准确率分别达到86.0%和46.9%,分别使原始主干网络识别准确率提升3.8%和1.3%。实验结果表明,在只使用视频帧信息作为输入的情况下,本模型达到与现有基于Transformer和三维卷积神经网络(3D CNN)算法相当的识别准确率。 展开更多
关键词 细粒度动作识别 多尺度时空关联特征 远程依赖建模 自注意力机制
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类别标签辅助改进稠密网络的变工况轴承故障诊断 被引量：4
4
作者 孙洁娣 刘保 +3 位作者 温江涛 时培明 闫盛楠 肖启阳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第17期204-212,共9页
基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障... 基于数据驱动的滚动轴承智能故障诊断得到广泛研究,但多数研究中均假设训练数据与测试数据同分布,考虑到旋转机械实际运转中复杂多变的工况往往导致数据分布产生偏差,使得识别方法的通用性差、实际识别效果不佳。将域适应引入轴承故障诊断过程中,基于迁移学习提出了一种特征空间域和标签概率分布同步适应的迁移学习网络。该网络将一维稠密卷积网络及注意力机制融合实现复杂故障特征的自动提取;域适应处理通过联合最小化特征概率分布差异和标签概率分布差异来约束网络学习域不变特征;最终对变工况滚动轴承故障实现了高准确度的识别。实验结果表明了该方法的可行性及良好的性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 变工况 稠密卷积网络 注意力机制 类别标签辅助
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压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别 被引量：11
5
作者 温江涛 付磊 +3 位作者 孙洁娣 王涛 张光宇 张鹏程 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期17-23,共7页
针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集... 针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集,以较少的压缩感知域数据获取全部泄漏信息;然后构建深度一维卷积神经网络,将压缩采集数据送入网络中实现自适应特征提取及高准确度泄漏孔径识别;还对主要参数的影响进行了深入的分析。实验结果表明,该方法能够快速、准确地实现天然气管道泄漏孔径识别,且在低信噪比环境下具有较好的鲁棒性,总体识别效果优于传统的分类方法。 展开更多
关键词 管道泄漏孔径识别 压缩感知采集 1维卷积网络 自适应特征提取
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基于注意力模型的多传感器人类活动识别 被引量：10
6
作者 王金甲 周雅倩 郝智 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期958-969,共12页
深度循环神经网络适用于处理时间序列数据,然而循环神经网络特征提取能力差,时间依赖关系挖掘不足。针对此问题,提出了3种注意力机制和长短时记忆(LSTM)神经网络结合的模型用于人类活动识别问题,并研究了3种注意力机制在不同数据集上单... 深度循环神经网络适用于处理时间序列数据,然而循环神经网络特征提取能力差,时间依赖关系挖掘不足。针对此问题,提出了3种注意力机制和长短时记忆(LSTM)神经网络结合的模型用于人类活动识别问题,并研究了3种注意力机制在不同数据集上单独及配合使用时对模型精度的影响。对于UCI_HAR数据集,3种注意力LSTM模型准确率分别为94.13%、95.15%和94.81%,高于LSTM模型识别准确率93.2%。此外,针对人类活动识别的传感器时间序列数据的标签特点,提出将时间段分类任务转化为分割任务,设计了2个基于分割任务的注意力门控循环单元(GRU)神经网络模型,Bahdanau注意力GRU模型在Skoda数据集和机会(Oppor)数据集准确率为84.61%和89.54%,高于基准UNet模型的70.40%和88.51%。 展开更多
关键词 计量学 人类活动识别 长短时记忆神经网络 注意力机制 时间段分类 分割任务
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3D多支路聚合轻量网络视频行为识别算法研究 被引量：8
7
作者 胡正平 刁鹏成 +2 位作者 张瑞雪 李淑芳 赵梦瑶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1261-1268,共8页
为构建拥有2D神经网络速度同时保持3D神经网络性能的视频行为识别模型,提出3D多支路聚合轻量网络行为识别算法.首先,利用分组卷积将神经网络分割成多个支路;其次,为促进支路间信息流动,加入具有信息聚合功能的多路复用模块;最后,引入自... 为构建拥有2D神经网络速度同时保持3D神经网络性能的视频行为识别模型,提出3D多支路聚合轻量网络行为识别算法.首先,利用分组卷积将神经网络分割成多个支路;其次,为促进支路间信息流动,加入具有信息聚合功能的多路复用模块;最后,引入自适应注意力机制,对通道与时空信息进行重定向.实验表明,本算法在UCF101数据集上的计算成本为11.5GFlops,准确率为96.2%;在HMDB51数据集上的计算成本为11.5GFlops,准确率为74.7%.与其他行为识别算法相比,提高了视频识别网络的效率,体现出一定识别速度和准确率优势. 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 行为识别
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具有大零相关区宽度的Ⅱ型偶长Z-互补对构造方法
8
作者 陈晓玉 孙连峰 张钇涵 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期167-174,共8页
利用交织技术提出了Ⅱ型偶长Z-互补对的构造方法,提出了以Golay互补对及其互补偶为基础序列的交织结构基本框架,并给出了该框架需要满足的必要条件,以使所得Z-互补对可以具有较大的零相关区宽度。所构造的Z-互补对的主要参数形式为((2k+... 利用交织技术提出了Ⅱ型偶长Z-互补对的构造方法,提出了以Golay互补对及其互补偶为基础序列的交织结构基本框架,并给出了该框架需要满足的必要条件,以使所得Z-互补对可以具有较大的零相关区宽度。所构造的Z-互补对的主要参数形式为((2k+1)N,(2k+1)N-k)-ZCP,其中N为所选Golay互补对的长度。所构造的Z-互补对虽然不能覆盖所有偶数长度,但其零相关区宽度可以达到或接近Ⅱ型偶长二进制Z-互补对的理论上界,且具有较小的峰均包络功率比,其值小于或等于4,应用到多载波扩频系统中可以消除更多的异步干扰和减小非线性失真。 展开更多
关键词 格雷互补对 偶长Z-互补对 零相关区 峰均包络功率比
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基于气-液-固模式的Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线的生长研究概述
9
作者 刘妍 彭艳 +2 位作者 郭经纬 徐朝鹏 喇东升 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第23期3930-3938,共9页
Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线由于具有独特的性能、丰富的科学内涵而被广泛应用于微机电、光电子、光伏电、传感等方面,并在未来纳米结构器件中占有重要的战略地位,近年来引起了人们极大的兴趣和关注。探索Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线新的结构... Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线由于具有独特的性能、丰富的科学内涵而被广泛应用于微机电、光电子、光伏电、传感等方面,并在未来纳米结构器件中占有重要的战略地位,近年来引起了人们极大的兴趣和关注。探索Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线新的结构调控手段,研究具有重要应用价值的Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线的可控生长方法和技术,从而获得可应用于器件和功能实现的高质量Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线是目前各研究组的主要目标。基于气-液-固模式的纳米线生长方法具有对纳米线形貌及晶体质量可控的优点,成为当前制备高质量Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线的主要生长技术。催化辅助生长是一种有金属催化剂参与的纳米线生长方式,它可以有效降低反应物裂解能量、提高材料成核质量、控制材料生长方向、提高反应效率、稳定材料晶体结构。自催化生长是指在纳米线生长过程中不添加其他物质作为催化剂,而由反应物自身起催化作用的生长。由于自催化生长在反应过程中未引入其他物质,所以生成物纯度较高。Ⅲ-Ⅴ族异质结构半导体纳米线常具有两种半导体各自不能达到的优良光电特性,其又可划分为纵向异质结构和横向异质结构。Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线除了可以在与其自身材料相同的基底表面上生长之外,还可在与其材料不同的基底表面上生长,即在异质基底表面生长。异质基底生长在材料兼容、光电集成等方面具有十分广阔的应用前景。本文对基于气-液-固模式的Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线的生长进行了综述,并对近些年基于催化辅助和自催化的纵向异质结构、横向异质结构以及异质基底的成长研究现状进行了总结,为推动Ⅲ-Ⅴ族一维半导体纳米线制备技术的发展提供了参考依据。 展开更多
关键词 纳米线 半导体 Ⅲ-Ⅴ族 气-液-固模式
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