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最小熵解卷积(MED)是旋转机械故障诊断领域广泛应用的有效方法,它可以从噪声中提取微弱的故障冲击成分。然而它的有效性依赖于滤波长度的选取,目前,针对MED滤波长度的自动选取并没有明确有效的方法,往往需要人为经验选择。因此,在MED的算法基础上,通过结合自相关函数,提出了一种MED最优滤波长度选择的新方法,该方法构建了一个能量判定标准来衡量输出信号的周期性,从而自适应地确定MED的最优的滤波长度以提升微弱故障信号中的周期脉冲成分,避免MED方法容易出现最大化单一随机脉冲现象的发生。该方法应用于滚动轴承故障微弱冲击特征提取,并利用两个实例进行了有效性验证:基于辛辛那提试验中心的滚动轴承全寿命疲劳加速试验;带机匣的航空发动机转子试验器模拟远离轴承振动源的故障试验。结果表明,所提方法可以消除传递路径影响,提升微弱冲击周期性特征,并且与最大相关峭度解卷积(MCKD)方法相比,诊断结果更具优势。 相似文献
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基于深度学习的目标检测算法通常需要使用非极大值抑制等后处理方法对预测框进行筛选,无法在行人拥挤的场景下平衡模型的检测精度和召回率。虽然迭代检测的方法可以解决非极大值抑制等方法带来的问题,但是重复检测同样会限制模型的性能。提出了一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法。引入带权重的历史信息特征(WHIC),提高特征的区分度;利用历史信息特征提取模块(HIFEM)得到不同尺度的历史信息特征,并融合进主网络中进行多尺度检测,增强了模型对历史信息特征的敏感度,有效抑制重复检测框的产生。实验结果表明:所提方法在拥挤场景的行人检测数据集CrowdHuman和WiderPerson上取得了最优的检测精度和召回率。 相似文献
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目标检测技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战[1].针对星表非结构化模拟地形采集的图像中岩石和石块小目标检测识别率低、误识别率高的问题,研究了当下效果最好、模型轻量化的YOLOv5目标检测算法,在其基础上进行改进优化器与优化检测框重复检测效果的一种满足实时性要求的岩石目标检测算法.具体通过引入空标签负样本、结合随机梯度下降法SGD(stochastic gradient descent)优化模型和非极大值抑制参数调节方法,提升YOLOv5网络模型的特征描述能力和分类准确率.利用在地面试验场采集的复杂地形图像作为数据集,并采用mAP(mean average pre-cision)、画面每秒传输帧数(FPS)、准确率和召回(P-R)曲线等作为性能指标,对所提出的目标检测网络进行了试验验证.结果 表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持原有算法的实时性. 相似文献
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融合邻域色差的PSPNet对遥感影像的分割 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的遥感影像语义分割利用影像的光谱特性,将具有相似值的像素进行归类,但无法区分具有不同光谱的同一类对象.针对这一问题,提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法.先将RGB变换到LAB空间,然后采用CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值,取平均值作为该像素的邻域色差值.在WHU... 相似文献
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针对某液体火箭发动机地面试车启动过程中故障样本数据稀少、故障预测和故障部件定位等问题,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和长短时记忆网络的故障预警方法。首先,搭建了液体火箭发动机系统仿真模型,采用参数故障注入方法获取启动阶段的正常/故障样本;其次,通过卷积神经网络从输入样本中捕获局部特征,利用长短时记忆网络从特征中提取时序特征,进而预测出监测参数的潜在变化趋势;最后,基于故障诊断模型定位故障部件,实现发动机启动过程的故障预警。实验结果表明,该方法能够有效地对该火箭发动机启动阶段故障进行预警,具有工程应用价值。 相似文献