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针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。 相似文献
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基于改进Faster-RCNN的机场场面小目标物体检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前应用于机场视频监控中的卷积神经网络方法存在小目标物体识别准确率较低的问题,本文提出了一种基于Faster-RCNN并结合多尺度特征融合与在线难例挖掘的机场场面小目标检测算法。该算法采用ResNet-101作为特征提取网络,并在该网络基础上建立了一个带有上采样的"自顶向下"的特征融合模块,以生成语义信息更加丰富的高分辨率特征图。并在网络训练过程中,采用在线难例挖掘的训练策略使模型更加鲁棒地对小目标样本进行定位。最后,手工构建了一个包含5 982张图片的机场数据集,用于检测模型的训练和测试。结果表明,本文所提出算法显著提升了机场场面小目标物体检测的准确率,且使整体平均检测准确率达到了80.8%,该结果高于其他先进的目标检测模型。 相似文献
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提出了局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF)相结合的滚动轴承故障诊断方法.LMD方法是一种新的自适应时频分析方法,能够有效地提取故障特征.该方法首先采用LMD对滚动轴承振动信号进行分解,计算分解得到的PF分量能量比,作为特征向量输入到RBF神经网络中,进行故障分类和识别.通过真实滚动轴承数据的故障诊断实验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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