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基于ASRUKF和IMC算法的电力信息物理系统虚假数据注入攻击检测 被引量:7
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作者 庞清乐 韩松易 +3 位作者 周泰 张峰 焦绪国 王言前 《智慧电力》 北大核心 2024年第7期111-118,共8页
针对传统电力信息物理系统的虚假数据注入攻击(FDIA)检测精度低问题,提出了基于自适应SageHusa噪声无迹卡尔曼滤波(ASRUFK)和改进马尔科夫链(IMC)预测算法的电力信息物理系统FDIA检测方法。首先,通过加入随机插值调整状态区间,提出了一... 针对传统电力信息物理系统的虚假数据注入攻击(FDIA)检测精度低问题,提出了基于自适应SageHusa噪声无迹卡尔曼滤波(ASRUFK)和改进马尔科夫链(IMC)预测算法的电力信息物理系统FDIA检测方法。首先,通过加入随机插值调整状态区间,提出了一种改进马尔科夫链(IMC)预测算法;然后,利用ASRUKF和IMC预测算法分别对系统待测数据进行状态估计,根据2种预测算法状态估计结果的偏差值构建随机变量,利用Box-Cox将随机变量转换为服从正态分布的变量;最后,通过双边假设检验实现电力信息物理系统的FDIA检测。在IEEE-14节点和IEEE-30节点系统中验证了所提出方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 电力信息物理系统 虚假数据注入攻击 改进马尔科夫链预测算法 Box-Cox变换 攻击检测
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连续搅拌反应釜的预定义时间滑模控制
2
作者 单文悦 辛丽平 +2 位作者 张静 牛先铎 孙国法 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第9期1775-1782,共8页
连续搅拌反应釜(CSTR)是化工过程工业中常用的反应容器.为进一步提升CSTR系统的动态性能和静态性能,本文针对一类含有未知干扰的CSTR系统提出一种基于预定义时间的滑模控制算法.为使CSTR系统在预设时间内稳定,并解除系统初始状态对稳定... 连续搅拌反应釜(CSTR)是化工过程工业中常用的反应容器.为进一步提升CSTR系统的动态性能和静态性能,本文针对一类含有未知干扰的CSTR系统提出一种基于预定义时间的滑模控制算法.为使CSTR系统在预设时间内稳定,并解除系统初始状态对稳定时间的约束,基于预定义时间控制理论建立了系统稳定时间和控制参数的显示关系;为减小滑模控制器的抖振,采用tanh函数代替传统符号函数sgn设计控制律;采用MATLAB仿真实验验证所设计控制方案的有效性和可行性;通过与现有有限时间控制方法进行仿真结果对比,检验本文设计方法的优越性.研究结果表明,本文方法在保持良好静态性能的同时,具有更强的抗干扰能力和更快的收敛速度. 展开更多
关键词 预定义时间控制 滑模控制 连续搅拌反应釜 未知干扰 温度控制 浓度控制
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间歇蒸煮过程的降阶模型与蒸煮终点卡伯值预测控制研究
3
作者 刘守元 魏代兴 +6 位作者 刘聪汉 宋晓轩 辛丽平 江才嘉 吴永玲 范锐 孙荣荣 《中国造纸学报》 北大核心 2025年第2期164-172,共9页
本研究提出一种基于子空间辨识的模型预测控制(MPC)算法,通过扩展普渡模型对间歇蒸煮制浆过程中固相、自由液相和截留液相的组分浓度变化进行模拟仿真,采用子空间系统辨识的数值算法(N4SID)对非线性间歇蒸煮过程的动力学模型进行降阶,... 本研究提出一种基于子空间辨识的模型预测控制(MPC)算法,通过扩展普渡模型对间歇蒸煮制浆过程中固相、自由液相和截留液相的组分浓度变化进行模拟仿真,采用子空间系统辨识的数值算法(N4SID)对非线性间歇蒸煮过程的动力学模型进行降阶,建立低维降阶状态空间模型,并引入龙伯格观测器对其状态变量进行在线估计,结合MPC策略,实现间歇蒸煮过程的精确控制。Matlab仿真结果表明,在开发的MPC算法作用下,系统能够抑制蒸煮过程中的卡伯值波动,确保蒸煮终点的纸浆卡伯值达到预设值且误差≤2%;所建立的间歇蒸煮过程4阶状态空间模型与扩展普渡模型拟合度可达99.80%,能较好与真实系统匹配,有效减少预测控制算法的计算复杂度。 展开更多
关键词 间歇蒸煮过程 卡伯值 扩展普渡模型 模型降阶 模型预测控制
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基于LSTM的永磁同步电机转速观测及控制优化
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作者 唐旭 李永枭 +1 位作者 朱文杰 孙荣荣 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第26期11185-11192,共8页
为实现永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的无传感器控制,提出了一种基于误差修正的长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)转速观测模型。该模型结合了LSTM神经网络与电机数学模型,将电机转速的实际值... 为实现永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的无传感器控制,提出了一种基于误差修正的长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)转速观测模型。该模型结合了LSTM神经网络与电机数学模型,将电机转速的实际值与数学模型计算值之间的差值(即数学模型计算的误差)作为神经网络的输出量进行训练,实现了电机转速的实时观测。将该观测模型应用于PMSM矢量控制系统,对电机负载转矩和给定转速突变等不同运行工况下进行了仿真分析,并与直接将电机转速作为输出量训练的神经网络观测模型进行了比较。结果表明,基于转速误差训练的神经网络训练负担更小,转速观测更准确。此外,结合电机系统特性改进神经网络模型,进一步优化转速观测的精度。仿真验证表明,改进后模型的转速观测误差更小,转速观测精度达99.084%,电机系统运行稳定,验证了该方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 转速观测器 矢量控制 LSTM神经网络 有限元分析
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基于改进灰狼算法的空调送风温度自抗扰控制
5
作者 杨世忠 宫钰程 王伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5491-5500,共10页
针对变风量空调送风温度控制系统存在非线性、大迟延、模型参数不确定且抗干扰能力弱等问题,设计了基于自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)的送风温度闭环控制系统。为了克服自抗扰控制器在参数调整上的困难,提... 针对变风量空调送风温度控制系统存在非线性、大迟延、模型参数不确定且抗干扰能力弱等问题,设计了基于自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC)的送风温度闭环控制系统。为了克服自抗扰控制器在参数调整上的困难,提出一种改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization, IGWO)优化控制器参数,通过在灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)中引入混沌映射、非线性收敛因子、动态权重及维度学习策略,增加了种群多样性并兼顾搜索和开发的平衡。通过对不同的单峰、多峰函数测试,证明了IGWO算法具有更好的寻优精度、收敛速度和稳定性。通过MATLAB仿真验证了所提算法的优势和可行性;随后通过实验进一步证明:与传统比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)控制器、传统灰狼算法优化的自抗扰控制器相比,采用IGWO算法优化的自抗扰控制器使系统送风温度超调量缩短45.3%和8.9%,调整时间减少34.8%和11.2%,稳态误差更小,系统更节能。 展开更多
关键词 变风量空调 送风温度 PID控制 自抗扰控制 改进灰狼算法
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基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具归类研究 被引量:9
6
作者 胡志强 李朋骏 +1 位作者 王金龙 熊晓芸 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期292-305,共14页
政策工具的归类是政策文本量化分析和研究的重要维度之一。由于训练数据的缺乏,政策文本相似度高,模型难以学习到足够丰富的特征表示,对它的预测结果缺少置信度,有较高的错误分类风险。为此提出了基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策... 政策工具的归类是政策文本量化分析和研究的重要维度之一。由于训练数据的缺乏,政策文本相似度高,模型难以学习到足够丰富的特征表示,对它的预测结果缺少置信度,有较高的错误分类风险。为此提出了基于ChatGPT增强和监督对比学习的政策工具分类方法,该方法分为预训练语言模型微调和ChatGPT决策增强两个阶段,第一阶段使用ChatGPT大语言模型增强政策文本以增加训练数据数量,结合监督对比学习微调RoBERTa模型,使模型学习到更丰富的政策文本表示;第二阶段使用ChatGPT辅助决策预训练语言模型置信度较低的文本,降低对相似文本的错误分类风险。在数字产业政策工具分类数据集和Tnews数据集上的实验表明,所提方法优于主流的研究方法,能够有效提升基模型的性能,且在训练样本较少时对基线模型的提升更显著。 展开更多
关键词 文本分类 ChatGPT 数据增强 监督对比学习 政策工具
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基于扩张滑模观测器的电液伺服系统鲁棒控制 被引量:8
7
作者 臧万顺 沈刚 +1 位作者 赵军 臧克江 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期611-621,共11页
为了提高电液伺服系统(EHSSs)控制性能,考虑外部干扰力、摩擦力、参数变动、结构振动及未建模特性等系统不确定性,构建系统状态空间模型.为了应对系统不确定性,提出新型扩张滑模观测器(ESMO),用于同时估计系统全状态和系统不确定性,并... 为了提高电液伺服系统(EHSSs)控制性能,考虑外部干扰力、摩擦力、参数变动、结构振动及未建模特性等系统不确定性,构建系统状态空间模型.为了应对系统不确定性,提出新型扩张滑模观测器(ESMO),用于同时估计系统全状态和系统不确定性,并结合等值注入原理及饱和函数进行合理优化.利用系统不确定性的估计值,在反步控制设计中引入障碍Lyapunov函数,将系统的跟踪误差约束在一定范围内,结合参数自适应律,提高系统控制性能.为了验证所提控制方法的性能,在MATLAB/Simulink软件平台构建仿真模型,进一步地,搭建电液伺服系统实验台及实时控制系统,进行仿真和实验验证.结果表明所提方法的性能优于基于障碍Lyapunov函数的反步控制器及传统的反步控制器. 展开更多
关键词 电液伺服系统 系统不确定性 扩张滑模观测器 参数自适应 障碍Lyapunov函数 反步控制
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基于改进PSO-BP神经网络的网络控制系统时延预测 被引量:6
8
作者 魏天旭 赵燕成 +1 位作者 赵景波 胡阵 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第3期158-165,173,共9页
针对网络控制系统存在的随机时延问题,本文基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)建模方法,在PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上引入遗传算法中交叉和变异的思想,同时对惯性权重和学习因子采用线性递减和... 针对网络控制系统存在的随机时延问题,本文基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)建模方法,在PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上引入遗传算法中交叉和变异的思想,同时对惯性权重和学习因子采用线性递减和异步时变的改进策略,提出了一种性能更优的改进PSO算法,并用该算法优化BP神经网络,构建了一种改进PSO-BP神经网络的时延预测模型;然后运用MATLAB TrueTime2.0工具箱搭建仿真平台,结合获取到的历史时延采样数据对改进PSO-BP时延预测模型和PSO-BP、BP模型进行性能对比测试.实验表明本文所提出模型的预测精度更高,误差更小,能较好的解决网络控制系统的随机时延预测问题. 展开更多
关键词 网络控制系统 PSO算法 BP神经网络 网络诱导时延 时延预测
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基于扰动观测器的水面无人船自适应模糊控制器设计 被引量:4
9
作者 董颖慧 陈健 +2 位作者 吕成兴 张子叶 余继恒 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期261-272,共12页
为了使水面无人船(USV)获得更好的跟踪性能,本文设计了基于扰动观测器和命令滤波器的自适应模糊控制器.对于该系统存在建模不确定性和外部环境的扰动,采用模糊逻辑系统(FLS)和一个新的扰动观测器对其进行逼近和补偿.在扰动观测器和控制... 为了使水面无人船(USV)获得更好的跟踪性能,本文设计了基于扰动观测器和命令滤波器的自适应模糊控制器.对于该系统存在建模不确定性和外部环境的扰动,采用模糊逻辑系统(FLS)和一个新的扰动观测器对其进行逼近和补偿.在扰动观测器和控制器中加入了一个新的自适应参数,用来改善控制精度.基于此,本文设计了命令滤波反步控制方法,可以保证系统在所有状态下都是有界的,且跟踪误差在有限时间内小于规定的精度.仿真结果显示该方法有效,且可以满足给定的控制精度. 展开更多
关键词 模糊逻辑 水面无人船 扰动观测器 LYAPUNOV稳定性定理 自适应控制系统
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高温化学辅助激光加工微孔孔貌的优化
10
作者 王秦阳 孙树峰 +6 位作者 王海涛 张丰云 王茜 王雅迪 魏涛 刘训欢 王萍萍 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期180-188,共9页
研究采用高温化学辅助纳秒激光加工方法,在Inconel 718材料上制造微孔。研究了在空气和高温化学两种环境下,不同脉冲数对微孔直径、深度和孔壁特征的影响,并比较了空气和高温化学下微孔的形貌差异,对高温化学辅助纳秒激光加工微孔的材... 研究采用高温化学辅助纳秒激光加工方法,在Inconel 718材料上制造微孔。研究了在空气和高温化学两种环境下,不同脉冲数对微孔直径、深度和孔壁特征的影响,并比较了空气和高温化学下微孔的形貌差异,对高温化学辅助纳秒激光加工微孔的材料去除过程进行了深入研究。通过实验发现较低的脉冲频率对改善高温化学下的微孔形态有益。最后,研究了脉冲延迟对高温化学蚀刻辅助激光加工微孔的影响,并探讨了微孔形成的脉冲延迟规律。结果表明,当延迟时间为1 s时,总加工时间为15 s,孔的圆度改善到0.981,孔壁更加光滑,热影响区也随之减小。增大一定的脉冲延迟可以获得无重铸层、热影响区较小且圆度较好的高质量微孔。 展开更多
关键词 激光材料加工 激光化学 微孔 激光脉冲 脉冲延迟
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L型互质阵的低复杂度无网格二维DOA估计方法
11
作者 王绪虎 冯洪浩 +5 位作者 郑蕾 韩晶 刘永伟 孙高利 陈建军 王辛杰 《兵工学报》 北大核心 2025年第9期345-357,共13页
为降低L型互质阵的无网格类矩阵重构方法的计算复杂度,提高低信噪比下的角度匹配成功概率,提出一种L型互质阵的低复杂度无网格二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。利用共轭增广方法,通过求解阵元间的互相关函数,实现x轴和... 为降低L型互质阵的无网格类矩阵重构方法的计算复杂度,提高低信噪比下的角度匹配成功概率,提出一种L型互质阵的低复杂度无网格二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。利用共轭增广方法,通过求解阵元间的互相关函数,实现x轴和z轴互质阵的阵列虚拟扩展;依据矩阵形式的原子范数思想,通过解耦原子范数最小化方法,实现阵列插值;通过求根多重信号分类方法,得到各轴夹角的估计值;依据信号子空间和阵列流型矩阵的空间一致性,通过求解代价函数,实现角度匹配。为进一步降低计算复杂度,将矩阵形式的原子范数与酉变换相结合,通过实值解耦原子范数最小化方法,实现酉阵列插值。研究结果表明:所提方法一方面提高了DOA估计精度,降低了计算复杂度,提高了角度匹配成功概率;另一方面则通过牺牲部分DOA估计精度和阵列自由度,进一步降低了计算复杂度;通过仿真实验验证了该方法的可行性和优势。 展开更多
关键词 二维DOA估计 L型互质阵 虚拟扩展 解耦原子范数最小化 酉变换 角度匹配
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专家路由的方面级多模态情感分析
12
作者 赵京胜 王永政 +2 位作者 杨心怡 曲维龙 朱巧明 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期155-165,共11页
在方面级多模态情感分析领域,通过方面术语提取和方面级情感分类任务获取句子中的方面-情感对,前者提取句子中人物、商品等实体的方面词,后者根据给定的方面术语预测用户的情感极性。现有两种主流方法完成两个子任务,但存在各自的问题:... 在方面级多模态情感分析领域,通过方面术语提取和方面级情感分类任务获取句子中的方面-情感对,前者提取句子中人物、商品等实体的方面词,后者根据给定的方面术语预测用户的情感极性。现有两种主流方法完成两个子任务,但存在各自的问题:(1)使用两个独立模型分别处理两个子任务,不同模型之间语义关联度较差,两个任务之间的底层特征无法得到延续;(2)使用一个模型同时处理两个子任务,两个任务共享一套模型参数,难以针对方面术语提取和方面级情感分类特点提升各任务性能,使提取方面-情感对的效率低。为解决上述问题,提出了专家路由的方面级多模态情感分析方法。在一个模型中针对性处理两个子任务,引入专家路由思想,采用稀疏-激活策略,即并非所有参数都会在处理每个输入时被激活,而是根据输入的特定任务需求,只有部分参数集合被调用处理各个任务。模型利用图像(文本)关键信息关注文本(图像)相关联的部分,形成视觉区域与包含情感信息方面词的初步的局部对应语义关联,通过门控单元获取模态间共享互补的深度混合语义矩阵。最后通过方面级情感分类模块进行情感预测。在两个公开数据集Twitter2015和Twitter2017上的实验结果表明该模型优于一系列基线模型。 展开更多
关键词 方面级多模态情感分析 专家路由 门控单元 注意力机制
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双碳目标下的新型微电网优化运行问题研究 被引量:2
13
作者 秦昌民 马兆兴 +1 位作者 陈昊 钱宝珊 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期46-53,共8页
微电网的优化运行可为分布式电源和可再生能源的高效利用提供强有力的保障。为解决分布式电源占比较大的微电网优化运行问题,文中提出了一种新型微电网优化运行方案,将引入凹函数形式的动态惯性权重和高斯变异算子的秃鹰搜索(bald eagle... 微电网的优化运行可为分布式电源和可再生能源的高效利用提供强有力的保障。为解决分布式电源占比较大的微电网优化运行问题,文中提出了一种新型微电网优化运行方案,将引入凹函数形式的动态惯性权重和高斯变异算子的秃鹰搜索(bald eagle search,BES)优化算法应用到含储能装置占比较大的微电网的优化运行问题中。在对储能装置做有序充放电安排的基础上,建立了计及发电成本最低、环境效益最好以及电能损耗最少的微电网优化运行模型,并运用模糊数学中的隶属度函数将多个目标函数单一化,最后用改进的BES优化算法对两种优化方案的函数模型求解。仿真结果验证了文中所提优化方案和改进BES算法的准确性和优越性。 展开更多
关键词 微电网 优化运行 抽水蓄能电站 电动汽车 有序充放电 “双碳”目标 秃鹰搜索算法
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基于循环码和信息压缩融合的量子保密通信算法 被引量:3
14
作者 马鸿洋 张鑫 +2 位作者 徐鹏翱 刘芬 范兴奎 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期190-196,共7页
针对经典保密通信中信息安全传输的问题,提出了一种基于循环码和信息压缩的量子保密通信算法。首先,发送端对传输的信息进行预处理,将其分割为长度不等的2组数据,分别用于循环编码和压缩编码。然后,发送端添加一串量子态传输至接收端,... 针对经典保密通信中信息安全传输的问题,提出了一种基于循环码和信息压缩的量子保密通信算法。首先,发送端对传输的信息进行预处理,将其分割为长度不等的2组数据,分别用于循环编码和压缩编码。然后,发送端添加一串量子态传输至接收端,采用误码数作为信道安全检测的依据,若信道安全,则对预处理后的数据量子态处理,利用量子稳定子码编码分段并传输,依据稳定字码的特性克服环境引起的误码。最后,接收端接收到量子信息后进行解码,并解循环和解压缩从而获得数据。安全性分析表明,所提量子保密通信算法能较好地抵抗篡改和截断信息的攻击。仿真结果表明,对于数据压缩部分按5分段能获得较好的效果。 展开更多
关键词 循环码 信息压缩 量子稳定子码 通信效率 量子保密通信
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基于Swin-Transformer的多尺度多源域自适应轴承故障诊断 被引量:1
15
作者 周玉国 张志凯 +2 位作者 张金超 于春风 周立俭 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期32-42,共11页
针对当前多源域自适应方法无法充分挖掘多源域中不同尺度故障信息的问题,提出一种基于Swin-Transformer(Swin-T)的多尺度多源域自适应轴承故障诊断方法。通过连续小波变换,获得振动信号在不同频带的特征。为更充分地利用多源域中不同尺... 针对当前多源域自适应方法无法充分挖掘多源域中不同尺度故障信息的问题,提出一种基于Swin-Transformer(Swin-T)的多尺度多源域自适应轴承故障诊断方法。通过连续小波变换,获得振动信号在不同频带的特征。为更充分地利用多源域中不同尺度的故障信息,提出基于Swin-T的多尺度特征提取网络。为了减小各域之间的数据分布差异,构建基于最大均值差异的特征对齐网络,并根据不同尺度对分类的贡献赋予权值。此外,构建多尺度特征融合模块,对不同尺度的特征信息进行融合,得到故障特征集。最后,利用Softmax对特征集进行故障分类,并通过最小化多分类器预测差异损失得到最终分类结果。在凯斯西储大学和青岛理工大学轴承数据集上,该方法的故障分类准确度分别达到99.63%和99.40%。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 多源域自适应 Swin-Transformer 多尺度特征提取 最大均值差异
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融合多尺度注意力神经网络的港口起重装备故障时序数据预测方法 被引量:1
16
作者 雷鹏 谢敬玲 +4 位作者 许洪祖 焦锋 魏立明 张忠岩 吕成兴 《机电工程》 北大核心 2025年第2期277-286,共10页
近年来,深度神经网络在轴承时序预测领域得到了广泛应用。为了进一步提升港口起重装备滚动轴承时序模型预测的准确度,以青岛港门机为例对港口起重装备关键部位的滚动轴承时序预测进行了建模,提出了一种融合改进变分模态分解的多尺度注... 近年来,深度神经网络在轴承时序预测领域得到了广泛应用。为了进一步提升港口起重装备滚动轴承时序模型预测的准确度,以青岛港门机为例对港口起重装备关键部位的滚动轴承时序预测进行了建模,提出了一种融合改进变分模态分解的多尺度注意力机制港口装备故障时序数据预测方法。首先,采用了融合非线性策略与混沌映射的改进灰狼优化算法(IGWO),自适应地确定了变分模态分解(VMD)的模态数与惩罚因子;然后,将变分模态分解得到的本征模态函数进一步作为融合多尺度注意力神经网络(FMANN)模型的时序输入,进行了多尺度通道特征融合;最后,对各个本征模态函数的预测结果进行了融合,得到了最终预测结果。研究结果表明:FMANN模型在回转机构数据集上的均方根误差(RMSE)为0.001 12,平均绝对百分比误差(MAPE)为6.396 3%,决定系数为0.999 8;相比于其他预测模型,FMANN预测效果更加拟合实际数据。FMANN模型能够准确地预测设备轴承的时序振动,有望为未来实际工业生产提供一条新思路。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 注意力机制 灰狼优化算法 融合多尺度注意力神经网络 深度可分离卷积
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基于双通道回归融合网络的滚动轴承剩余寿命预测 被引量:1
17
作者 徐浩 高乾 +3 位作者 王铭榜 吕成兴 杨智博 陈健 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期322-332,共11页
轴承作为机械系统中关键的部件,其状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测变得日益重要。为此,提出了一种基于Transformer的时频域双通道融合网络(time frequency domain dual channel fusion network,TFDN)以解决深度... 轴承作为机械系统中关键的部件,其状态监测和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测变得日益重要。为此,提出了一种基于Transformer的时频域双通道融合网络(time frequency domain dual channel fusion network,TFDN)以解决深度学习的RUL预测方法中存在难以考虑数据的空间关系和样本贡献度,以及未能充分挖掘时频域数据的关联性和互补性等问题。该方法利用二维卷积提取时频域信号的空间特征,通过Transformer编码器层对卷积层输出进行位置编码学习退化特征。设计了一种时频域融合回归算法,对时频域信号进行权重特征融合实现RUL预测。通过在西安交通大学轴承数据集和青岛港实际采集数据集上进行测试,试验结果显示TFDN在预测精度上超过了其他网络结构和现有方法。 展开更多
关键词 轴承 剩余使用寿命预测 TRANSFORM 时频域双通道融合网络(TFDN)
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基于改进ViT的网络流量分类方法
18
作者 李道全 高洁 +1 位作者 聂若琳 胡一帆 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期431-437,共7页
目前网络流量分类方法中存在模型结构复杂、特征提取不足等问题,提出一种基于稀疏注意力的改进ViT(SA-ViT)网络流量分类模型。去除数据集中无关字段并转化为灰度图,划分为块序列输入编码器提取特征;引入Longformer稀疏注意力对Self-atte... 目前网络流量分类方法中存在模型结构复杂、特征提取不足等问题,提出一种基于稀疏注意力的改进ViT(SA-ViT)网络流量分类模型。去除数据集中无关字段并转化为灰度图,划分为块序列输入编码器提取特征;引入Longformer稀疏注意力对Self-attention进行优化,使其具有更高的局部与全局特征表达能力;通过对比图像相似度实现流量分类。通过网络公开数据集进行检测,其结果表明,所提算法在分类准确率、精确率以及F1分数等方面有较大提升,验证了该模型的科学性与可行性。 展开更多
关键词 流量分类 Vision Transformer(ViT) 稀疏注意力 Longformer 编解码器 样本不均衡 灰度图
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基于注意力机制与WGAN方法的不平衡流量分类
19
作者 李道全 翟豫阳 +1 位作者 董雪晴 胡一帆 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1096-1102,共7页
为有效处理数据的不平衡,采用方差分析法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间,利用SA-WGAN-GP生成模型学习原始数据的潜在分布对少数类进行数据扩充,数据不平衡问题由此得到解决,利用自注意力机制提取攻击样本的全局特征,通过引... 为有效处理数据的不平衡,采用方差分析法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间,利用SA-WGAN-GP生成模型学习原始数据的潜在分布对少数类进行数据扩充,数据不平衡问题由此得到解决,利用自注意力机制提取攻击样本的全局特征,通过引入Wasserstein距离和梯度惩罚提高模型训练的稳定性。实验结果表明,该方法在处理不平衡分类问题时表现出较优性能,尤其少数类样本的质量得到提高。 展开更多
关键词 流量分类 生成对抗网络 机器学习 自注意力机制 梯度惩罚 特征提取 局部特征
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基于自优化神经网络的船舶运动模型辨识
20
作者 张浩晢 杨智博 +2 位作者 焦绪国 吕成兴 朱齐丹 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期571-583,共13页
精确的船舶运动模型是船舶自主系统的核心。为提高船舶运动建模精度,引入了改进的雪融优化器(improved snow ablation optimizer,ISAO);提出一种结合双向时间卷积网络(bidirectional temporal convolutional network,Bi-TCN)与注意力机... 精确的船舶运动模型是船舶自主系统的核心。为提高船舶运动建模精度,引入了改进的雪融优化器(improved snow ablation optimizer,ISAO);提出一种结合双向时间卷积网络(bidirectional temporal convolutional network,Bi-TCN)与注意力机制(attention mechanism,AM)的网络模型,即BITCA。进一步地,将ISAO与BITCA相结合,建立ISAO-BITCA船舶运动辨识混合模型。该模型利用Bi-TCN深度挖掘船舶运动序列在双向时间及空间维度下的隐藏特征,并引入AM以减少信息损失;基于ISAO,自主搜索并优化了BITCA模型的超参数组合。仿真实验结果表明,经过ISAO优化的BITCA模型在船舶航向角、偏航角速度、横摇角和总速度预测上的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了54.1%、28.21%、5.88%和40%,为船舶运动模型的准确辨识提供了一种有效手段。 展开更多
关键词 船舶运动建模 改进雪融优化器 双向时间卷积网络 注意力机制 优化 超参数 预测 辨识
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