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基于零样本学习的管道焊缝缺陷跨模态识别方法
1
作者
余泽禹
卫小龙
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第5期89-95,共7页
深度学习模型在工业质检获得了很好应用,但其高度依赖于对每个类别大量数据标注,且无法识别未知缺陷类型。管道焊缝缺陷种类多、特异性强,收集大量不同缺陷样本并标注难以实现。基于这些困难,提出零样本学习方法,充分利用从业人员对缺...
深度学习模型在工业质检获得了很好应用,但其高度依赖于对每个类别大量数据标注,且无法识别未知缺陷类型。管道焊缝缺陷种类多、特异性强,收集大量不同缺陷样本并标注难以实现。基于这些困难,提出零样本学习方法,充分利用从业人员对缺陷类别的语义描述,将人工语义特征和超声检测信号特征跨模态融合,构建已知和未知类别的跨模态融合特征,实现对未知缺陷的识别。实验对比了4种工业质检中的常用模型。结果表明,模型对各类缺陷种类均有着良好的识别能力,有效解决对未知缺陷的识别问题,降低人工智能模型训练成本和对未知缺陷的漏检率,为管道焊缝缺陷智能识别模型工业化部署提供有效解决方案。
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关键词
超声无损检测
零样本学习
管道焊缝
缺陷识别
跨模态识别
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职称材料
基于GA-BP的往复式压缩机状态监测与预测性维护
被引量：
2
2
作者
徐梦卓
刘航铭
+4 位作者
易先中
周元华
万继方
陈霖
曹泽宇
《石油机械》
北大核心
2024年第8期1-6,共6页
针对某增压站现有压缩机状态监控系统识别故障信号困难,故障发生前未能提前预警的问题,开发了面向预知维修的往复式压缩机状态监测与预测系统,建立一套完整的软件及硬件体系。气阀作为往复式压缩机的重要运动部件,其状态监测的测点位于...
针对某增压站现有压缩机状态监控系统识别故障信号困难,故障发生前未能提前预警的问题,开发了面向预知维修的往复式压缩机状态监测与预测系统,建立一套完整的软件及硬件体系。气阀作为往复式压缩机的重要运动部件,其状态监测的测点位于阀盖外表面中心处,以气阀状态监测为例,建立了气阀盖振动力学模型。综合运用时域、频域和小波特征提取方法进行振动信号分析,得到正常状态和故障状态的信号特征,提取状态指标。运用遗传算法优化神经网络模型,建立基于GA-BP的往复式压缩机振动趋势预测模型,试验测得模型的预测误差小于0.04。现场应用结果表明,该系统可实现全天候实时在线监测与预测,实现预知维修,减少工作人员的维保压力,提高机组运行安全性和效率,节省运维成本。
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关键词
往复式压缩机
GA-BP
状态监测
故障预警
预测性维护
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职称材料
题名
基于零样本学习的管道焊缝缺陷跨模态识别方法
1
作者
余泽禹
卫小龙
机构
荆州
职业
技术
学院
信息与通信工程
学院
荆州职业技术学院智能制造学院
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第5期89-95,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51778064)
湖北省教育厅科研计划项目(B2023538)
荆州市2023年度科技计划项目(2023EC36)。
文摘
深度学习模型在工业质检获得了很好应用,但其高度依赖于对每个类别大量数据标注,且无法识别未知缺陷类型。管道焊缝缺陷种类多、特异性强,收集大量不同缺陷样本并标注难以实现。基于这些困难,提出零样本学习方法,充分利用从业人员对缺陷类别的语义描述,将人工语义特征和超声检测信号特征跨模态融合,构建已知和未知类别的跨模态融合特征,实现对未知缺陷的识别。实验对比了4种工业质检中的常用模型。结果表明,模型对各类缺陷种类均有着良好的识别能力,有效解决对未知缺陷的识别问题,降低人工智能模型训练成本和对未知缺陷的漏检率,为管道焊缝缺陷智能识别模型工业化部署提供有效解决方案。
关键词
超声无损检测
零样本学习
管道焊缝
缺陷识别
跨模态识别
Keywords
ultrasonic non-destructive testing
zero-shot learning
pipeline welds
defect identification
cross-modal identification
分类号
TB553 [理学—声学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于GA-BP的往复式压缩机状态监测与预测性维护
被引量：
2
2
作者
徐梦卓
刘航铭
易先中
周元华
万继方
陈霖
曹泽宇
机构
荆州职业技术学院智能制造学院
湖北省地质局第七地质大队
长江大学机械工程
学院
中能建数字科技集团有限公司
中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆钻井总公司
山东省微远科技有限公司
出处
《石油机械》
北大核心
2024年第8期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金项目“地面旋转导向钻井新方法及其控制机理”(51974035)
“页岩和致密油气田高效开发建井基础研究”(U1762214)。
文摘
针对某增压站现有压缩机状态监控系统识别故障信号困难,故障发生前未能提前预警的问题,开发了面向预知维修的往复式压缩机状态监测与预测系统,建立一套完整的软件及硬件体系。气阀作为往复式压缩机的重要运动部件,其状态监测的测点位于阀盖外表面中心处,以气阀状态监测为例,建立了气阀盖振动力学模型。综合运用时域、频域和小波特征提取方法进行振动信号分析,得到正常状态和故障状态的信号特征,提取状态指标。运用遗传算法优化神经网络模型,建立基于GA-BP的往复式压缩机振动趋势预测模型,试验测得模型的预测误差小于0.04。现场应用结果表明,该系统可实现全天候实时在线监测与预测,实现预知维修,减少工作人员的维保压力,提高机组运行安全性和效率,节省运维成本。
关键词
往复式压缩机
GA-BP
状态监测
故障预警
预测性维护
Keywords
reciprocating compressor
GA-BP
status monitoring
fault warning
predictive maintenance
分类号
TE974 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于零样本学习的管道焊缝缺陷跨模态识别方法
余泽禹
卫小龙
《实验室研究与探索》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于GA-BP的往复式压缩机状态监测与预测性维护
徐梦卓
刘航铭
易先中
周元华
万继方
陈霖
曹泽宇
《石油机械》
北大核心
2024
2
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职称材料
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