基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断

为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题，提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取，得到能够高度表征信号的特征分量；基于故障与特征之间的因果关系，建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN；将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型，解决故障诊断中的不确定性问题，提高多故障诊断的准确性。实验结果表明：所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断，精确辨识不同故障类型，相比K近邻算法等具有明显优势。     

基于行人姿态的轨迹预测方法

在自动驾驶领域，行人轨迹预测一直是研究热点之一，行人行为的不确定性给轨迹预测带来很大的挑战。目前大部分轨迹预测方法只专注于行人之间的信息交互，忽略了行人意图和场景中其他语义信息对行人轨迹的影响。为此，提出一种基于行人姿态的卷积编码器-解码器网络(PKCEDN)来预测目标行人轨迹的方法，所提方法包含基于卷积、长短时记忆(LSTM)网络的编码器-解码器模型和能够学习当前时刻与过去时刻轨迹相关性的注意力机制。所提方法在MOT16、MOT17和MOT20公开数据集上进行了相关测试，与Linear、LSTM、Social-LSTM、Social-生成对抗网络(GAN)、SR-LSTM和M_sgtv等主流方法相比，在保证预测速度不降低的前提下，平均误差降低约36%。