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301.
近年来基于深度卷积神经网络的目标检测器取得了跨越式进展,远远超过传统目标检测算法.但最新的研究表明特征不匹配问题已经成为深度目标检测器性能提升的一个瓶颈.目前在该问题的研究尚未有清晰的总结,因此本文首先对特征不匹配问题进行分析,提出特征不匹配问题的本质是由于目标检测的分类和回归任务优化目标的不一致造成,同时分析了特征不... 相似文献
302.
提出一种基于伺服电机转速信号的轴承和不对中复合故障的故障诊断方法。首先,探讨了复合故障励磁引起的电机转速变化,分析了通过转速法实现复合故障诊断的理论可行性。实验表明,复合故障中轴承等微弱故障信号的检测容易受到不匹配安装故障的干扰,这将使传统的诊断算法失效。将预处理后的速度信号和通过FFT得到的信号分别通过循环神经网络(Recurrent neural network,RNN),将输入的时域特征和频域特征融合在一起,作为故障分类的基础。这种时频域特征复合RNN模型(Time-frequency feature compound-RNN,TFFC-RNN)对不对中故障干扰下的轴承故障和正常信号的分类准确率可达90%以上。最后,研究了各RNN变体对于模型准确率的影响。实验结果表明利用门控循环单元进行频域部分的特征提取,模型的诊断正确率最高。 相似文献
303.
304.
305.
基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
306.
提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。 相似文献
307.
二元曲面可调进气道流量系数精确预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了满足二元曲面可调进气道模态转换马赫数范围(来流马赫数为2.2~3.2)的流量要求,针对唇口平移、转动和转动+平移三种调节方案,基于理论分析和基准进气道的流场,提出了一种流量系数精确预测方法,并通过数值计算进行验证且获得了进气道的总体性能。结果表明:调节后的进气道流量系数与预测值完全相等,而且无需多次试算,符合设计预期,可拓展应用于轴对称进气道。相对基准进气道,唇口前移时流量系数和压缩效率同时增加,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数相等而增压比增加了14.6%;在降低相同流量系数条件下,后移唇口使得增压比和压缩效率均降低,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数基本相等而增压比减小了12.9%,转动唇口使增压比进一步减小了9.1%,唇口后移方案性能更优。 相似文献
308.
《燃气涡轮试验与研究》2019,(6)
滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。 相似文献
309.
风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。 相似文献
310.
复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明:在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。 相似文献