基于堆栈稀疏自编码器与XGBoost的电力变压器故障诊断

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作者 梁浩语 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2024年第6期65-71,共7页

目的 针对变压器油中的H_(2)、CH_(4)、C_(2)H_(6)、C_(2)H_(4)、C_(2)H_(2)气体的浓度存在耦合性问题及电力变压器故障诊断精度较低的问题,提出了利用堆栈稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)和XGBoost模型结合的方法来提... 目的 针对变压器油中的H_(2)、CH_(4)、C_(2)H_(6)、C_(2)H_(4)、C_(2)H_(2)气体的浓度存在耦合性问题及电力变压器故障诊断精度较低的问题,提出了利用堆栈稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)和XGBoost模型结合的方法来提高电力变压器故障诊断的准确率。方法 首先利用堆栈稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)处理DGA数据;其次确定自编码器堆栈个数,确定隐含层数目;然后利用SSAE对原始数据进行数据转换,提取深层次特征信息;接着为了消除数据之间数量级差异较大的问题,对提取后的特征数据归一化进行处理;最后将处理之后得到的数据再输入XGBoost模型之中进行分类验证。结果 本文建立的基于堆栈稀疏自编码器与XGBoost的电力变压器故障诊断方法诊断准确率为91.11%,高于常用的其他机器学习模型。结论 实验结果验证了方法的有效性,表明基于堆栈稀疏自编码器与XGBoost的电力变压器故障诊断方法能够有效提高故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 故障诊断 堆栈稀疏自编码器 特征提取 XGBoost模型 变压器

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堆栈稀疏自编码器的风力机锥齿轮故障诊断 被引量：2

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作者 陈里里 司吉兵 董绍江 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第3期161-164,共4页

针对当前齿轮故障诊断存在着准确性不高、主观性强等问题,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)和softmax分类器相结合的齿轮故障诊断方法。首先,运用时域分析以及样本熵方法对风力机锥齿轮振动信号进行特征提取,其次,将提取的特征输入... 针对当前齿轮故障诊断存在着准确性不高、主观性强等问题,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)和softmax分类器相结合的齿轮故障诊断方法。首先,运用时域分析以及样本熵方法对风力机锥齿轮振动信号进行特征提取,其次,将提取的特征输入到SSAE中进一步学习目标数据的深层本质特征,并进行特征降维,最后使用softmax分类器中进行分类识别。通过实验结果表明,和文中其他浅层学习模型相比,SSAE能够从齿轮振动信号中有效学习到所需的深层本质特征,拥有更高的识别准确率,因而证实了该方法优越性。 展开更多

关键词 时域分析 样本熵 特征提取 堆栈稀疏自编码器 Softmax分类器 故障诊断

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基于堆栈稀疏自编码器的小麦赤霉病高光谱遥感检测 被引量：3

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作者 林芬芳 陈星宇 +2 位作者 周维勋 王倩 张东彦 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2275-2287,共13页

小麦赤霉病具有发病快、周期短的特点,利用深度学习特征提取方法建立病害严重度检测模型,可为小麦赤霉病的防治提供科学指导。研究于2018—2020年间采集3个品种小麦在扬花期、灌浆期和成熟期的麦穗高光谱数据,通过形态学处理去除麦芒,... 小麦赤霉病具有发病快、周期短的特点,利用深度学习特征提取方法建立病害严重度检测模型,可为小麦赤霉病的防治提供科学指导。研究于2018—2020年间采集3个品种小麦在扬花期、灌浆期和成熟期的麦穗高光谱数据,通过形态学处理去除麦芒,提取出麦穗光谱曲线,使用多源散射校正对光谱进行去噪处理,再采用堆栈稀疏自编码器(Stacked Sparse Auto-encoder,SSAE)提取小麦赤霉病的光谱特征,利用该特征分别结合Softmax分类器和偏最小二乘回归方法构建小麦赤霉病严重度判别和预测模型。通过预训练,具有12~6个神经元的双层SSAE模型表现较好,模型均方误差更低,而且各个病害等级的特征差异明显;以训练的SSAE模型提取的深度学习特征为基础分别建立赤霉病严重度等级判别模型和严重度预测模型,在严重度等级判别的分类结果中,模型的总体精度和Kappa系数分别为88.2%和0.84,其中“淮麦35”品种的总体精度最高;在严重度预测模型中,模型对所有品种测试集的预测决定系数和均方根误差分别为0.927和0.062,对各品种的预测决定系数均在0.95左右;相比常见的几种小麦赤霉病光谱指数,基于SSAE深度学习特征的赤霉病预测模型精度更高。高光谱遥感数据量大、光谱波段多,堆栈稀疏自编码器通过在自编码器模型中加入稀疏表示的限定条件,并增加隐含层数及隐含神经元数来构建更为复杂的模型,所提取的光谱特征更能全方面地体现小麦赤霉病的光谱特征,利用该特征构建的小麦赤霉病检测模型具有更高的精度,可为精准监测小麦赤霉病提供科学依据。 展开更多

关键词 赤霉病 堆栈稀疏自编码器 高光谱 检测 小麦

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基于堆栈稀疏自编码器和微动特征的身份认证技术 被引量：4

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作者 袁延鑫 孙莉 张群 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第4期48-53,共6页

从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份认证方法。首先构造堆栈稀疏自编码器网络,利用人体微动数据进... 从人体目标雷达回波数据中提取可分性较好的微动特征是实现目标分类的关键。针对传统谱图结构特征无法对体型相似的人体目标精细识别,提出了基于堆栈稀疏自编码器的人体身份认证方法。首先构造堆栈稀疏自编码器网络,利用人体微动数据进行无监督预训练,在不同层提取人体微动特征,然后将得到的特征输入softmax分类器进行有监督训练,用交叉验证调整网络参数,最后用训练好的网络进行人体目标分类。在不同人走路实测数据集上,3人平均识别率达到了83%,优于提取谱图结构特征分类的方法。 展开更多

关键词 堆栈稀疏自编码器 特征提取 微动特征 身份认证

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基于BAS优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断 被引量：2

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作者 张磊 陈剑 +3 位作者 孙太华 曹昆明 阚东 程明 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第12期1608-1614,1662,共8页

针对复杂工况下轴承载荷的时变非平稳性,文章提出一种基于天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法,以解决复杂工况下难以快速准确判断轴承故障类型的问题。首先,通过对轴承振动信号进行时... 针对复杂工况下轴承载荷的时变非平稳性,文章提出一种基于天牛须搜索(beetle antennae search,BAS)算法优化堆栈稀疏自编码器的轴承故障诊断方法,以解决复杂工况下难以快速准确判断轴承故障类型的问题。首先,通过对轴承振动信号进行时域、频域特征提取和变分模态分解,得到其固有模态函数,提取其时域、频域和固有模态函数的44个特征构建数据集,作为机器学习诊断网络的输入;其次,通过稀疏自编码器二次特征提取获得更加典型的特征,同时引入BAS算法对堆栈稀疏自编码器的稀疏惩罚因子进行自适应选取以获得最优分类模型;最后,通过Softmax分类层实现对滚动轴承的故障诊断分类。试验结果表明,该方法不仅在平稳载荷下具有很好的轴承故障分类能力,而且在时变非平稳性载荷以及不同测试数据量下仍然具有较好的故障分类效果。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 深度神经网络 堆栈稀疏自编码器 变分模态分解 天牛须搜索(BAS)算法

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基于压缩感知和加噪堆栈稀疏自编码器的铣刀磨损程度识别方法研究 被引量：24

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作者 李宏坤 郝佰田 +1 位作者 代月帮 杨蕊 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期1-10,共10页

数控机床在加工过程中,刀具磨损会对被加工零件的表面质量、尺寸精度产生巨大影响,而传统依靠切削力系数来分析刀具磨损的方法,需要在工作台上安装额外测力装置,这将干扰机床正常加工,限制被加工零件尺寸,引起加工质量降低等问题,限制... 数控机床在加工过程中,刀具磨损会对被加工零件的表面质量、尺寸精度产生巨大影响,而传统依靠切削力系数来分析刀具磨损的方法,需要在工作台上安装额外测力装置,这将干扰机床正常加工,限制被加工零件尺寸,引起加工质量降低等问题,限制了其在实际工业环境中的应用。针对上述问题,提出利用主轴电流结合深度学习网络识别铣刀磨损状态的监测方法。首先,理论论证利用主轴电流代替切削力识别刀具磨损的可行性;然后,利用压缩感知对电流信号的频域数据进行数据压缩,其中为提高网络的鲁棒性,对观测信号添加高斯白噪音;最后,将压缩后的数据输入堆栈稀疏自编码网络,利用有监督学习与无监督学习相结合的方法,提取刀具磨损所引起的特征信息,用于表征刀具磨损程度。试验结果表明,该方法可以有效对铣刀磨损程度进行识别。 展开更多

关键词 主轴电流 铣刀磨损 压缩感知 堆栈稀疏自编码器

原文传递

基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类 被引量：24

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作者 戴晓爱 郭守恒 +2 位作者 任淯 杨晓霞 刘汉湖 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期382-386,共5页

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度... 为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度特征。最后将其连接到支持向量机分类器,完成模型的精调。实验结果分析表明:基于堆栈式稀疏自编码器的最优分类模型,总体精度可达87.82%,优于实验中的其他方法,证明了深度学习方法在高光谱影像处理中具有良好的分类性能。 展开更多

关键词 深度神经网 特征提取 高光谱影像分类 堆栈式稀疏自编码器 支持向量机

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基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法 被引量：4

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作者 郭业才 侯坤 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第3期1-4,13,共5页

针对传统波达方位(DOA)估计算法在低信噪比下定位误差大的问题,提出基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法。该算法将阵列协方差矩阵上三角阵作为DOA估计特征输入到稀疏堆叠降噪自编码器进行预训练,采取迁移学习策略... 针对传统波达方位(DOA)估计算法在低信噪比下定位误差大的问题,提出基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法。该算法将阵列协方差矩阵上三角阵作为DOA估计特征输入到稀疏堆叠降噪自编码器进行预训练,采取迁移学习策略将训练得到的最优权重作为深度神经网络的初始权重,提高网络的抗噪性、泛化性和收敛速度。仿真与实验结果表明,与传统DOA估计算法相比,该算法在低信噪比情况下定位误差小、准确度高。 展开更多

关键词 堆栈稀疏自编码器 深层神经网络 波达方位 迁移学习

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奇异值分解和稀疏自编码器的轴承故障诊断 被引量：15

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作者 曹浩 陈里里 +1 位作者 司吉兵 任君兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期257-262,270,共7页

针对滚动轴承故障特征提取和分类需要进行有监督训练才能实现等问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和时域统计特征分析并结合堆栈稀疏自编码器(SAE)以及Softmax 分类器实现滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Hankle 矩阵对原始数据进行... 针对滚动轴承故障特征提取和分类需要进行有监督训练才能实现等问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和时域统计特征分析并结合堆栈稀疏自编码器(SAE)以及Softmax 分类器实现滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Hankle 矩阵对原始数据进行矩阵重构,利用奇异值分解和时域分析对重构后的故障信号进行特征预提取,融合两种特征并输入到堆栈稀疏自编码器中进行特征优化,将优化后的特征输入到Softmax 分类器中进行分类识别。实验结果表明,3 种工况下10 类故障数据的识别准确率均在96%左右,且高于文中其他方法,因此该方法能有效地进行滚动轴承复杂信号的特征预处理以及分类。 展开更多

关键词 滚动轴承故障 奇异值分解(SVD) 时域分析 堆栈稀疏自编码器(SAE)

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面向电力工程信息处理的多元数据特征提取与融合

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作者 徐晓军 李奎 +2 位作者 张秋琼 张方银 王曙光 《电子设计工程》 2025年第5期120-124,共5页

针对输变电工程影响因素多、数据样本复杂多变容易导致工程数据处理和预测难度增加的问题,文中提出了一种基于多元数据特征提取与融合技术的电力工程信息处理模型。该模型运用多个堆栈稀疏自编码器(SSAE)从电力工程各类数据中分别提取... 针对输变电工程影响因素多、数据样本复杂多变容易导致工程数据处理和预测难度增加的问题,文中提出了一种基于多元数据特征提取与融合技术的电力工程信息处理模型。该模型运用多个堆栈稀疏自编码器(SSAE)从电力工程各类数据中分别提取特征信息,借助竞争粒子群算法优化的回声状态网络(CSO-ESN)实现信息融合并输出预测结果。以电力工程信息中的静态投资数据为样本进行的多组对比实验结果表明,所提模型的预测误差范围为1.82%~5.95%,可以有效实现电力工程数据信息的处理与合理预测,具有良好的普适性与准确性。 展开更多

关键词 电力工程数据 多元特征融合 堆栈稀疏自编码器 回声状态网络 趋势分析

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一种面向能源工程数据评估的改进随机森林算法设计

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作者 马林 《电子设计工程》 2024年第18期57-61,共5页

传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征... 传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征提取能力不足的问题,该算法利用堆栈稀疏自编码器对高维数据进行降维,以提升数据检测的准确率。同时使用麻雀搜索算法对数据特征提取模型的参数加以优化,进一步提升了算法的性能和效率。在以电力工程造价数据为样本展开的实验测试中,所提算法的AUC与F1值领先于SSAE-RF算法2.73%及0.011,且异常数据识别率可达80%,运行时间也在对比算法中为最短,表明其具有较好的性能和计算效率。 展开更多

关键词 工程造价 随机森林 堆栈稀疏自编码器 麻雀搜索算法 异常数据检测

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基于深度神经网络的液压泵泄漏状态识别 被引量：19

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作者 陈里里 何颖 董绍江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期86-94,共9页

针对液压信号的高度复杂性以及难以识别的特点,构建了一种基于堆栈稀疏自编码器和Softmax的深度神经网络来对液压泵泄漏状态进行识别。利用小波变换和希尔伯特-黄变换提取液压信号的低维特征,并输入深度神经网络。通过堆栈稀疏自编码器... 针对液压信号的高度复杂性以及难以识别的特点,构建了一种基于堆栈稀疏自编码器和Softmax的深度神经网络来对液压泵泄漏状态进行识别。利用小波变换和希尔伯特-黄变换提取液压信号的低维特征,并输入深度神经网络。通过堆栈稀疏自编码器的逐层学习对特征进行优化并提取出高维特征,然后使用Softmax进行识别。实验结果表明,堆栈稀疏自编码器能够有效地提取液压泵泄漏状态的高维特征,构建的深度神经网络可有效地识别液压泵泄漏状态,识别精度达到了97.6%。此外与支持向量机、极限学习机、卷积神经网络以及长短期记忆网络相比,深度神经网络具有更好的识别效果。 展开更多

关键词 液压泵 泄漏 堆栈稀疏自编码器 深度神经网络

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长短时记忆网络在电机故障诊断中的应用研究 被引量：15

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作者 王惠中 贺珂珂 房理想 《自动化仪表》 CAS 2019年第1期6-10,共5页

针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。首先,利用LSTM神经网络在提取时间序列特征方面的良好特性,通过LSTM神经网络与Softmax多分类器构建故障... 针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。首先,利用LSTM神经网络在提取时间序列特征方面的良好特性,通过LSTM神经网络与Softmax多分类器构建故障诊断模型。然后,通过Tensorflow学习框架有效提取故障数据特征,并将具有强泛化能力和鲁棒性的Softmax多分类器对其分类,从而诊断出电机内圈、外圈和滚珠三种常见故障,提高诊断结果的准确率,改善传统方法存在的不足。最后,仿真验证所提方法的有效性与可行性。与传统神经网络和堆栈稀疏自编码器分类结果相比,采用LSTM神经网络诊断方法其准确率达到98. 3%,在电机故障诊断中具有更好的诊断效果,且对提高故障诊断的准确率有一定的作用。 展开更多

关键词 电机故障诊断 梯度消失 传统神经网络 长短时记忆神经网络 堆栈稀疏自编码器 Softmax多分类器 泛化能力 时间序列

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基于MSSA+IESN+MFFN组合算法的齿轮箱早期故障智能诊断 被引量：1

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作者 冯贺平 杨敬娜 +2 位作者 吴梅梅 薛林雁 王德永 《中国工程机械学报》 北大核心 2023年第2期172-177,共6页

齿轮箱故障诊断存在变速工况、样本数量偏少以及会形成强噪声情况,提出了一种通过多尺度特征融合网络(MFFN)实现故障诊断技术。对初始时域信号拓展形成多特征域,建立造多维堆栈稀疏自编码器(MSSA)对不同特征域进行故障采集,通过粒子群... 齿轮箱故障诊断存在变速工况、样本数量偏少以及会形成强噪声情况,提出了一种通过多尺度特征融合网络(MFFN)实现故障诊断技术。对初始时域信号拓展形成多特征域,建立造多维堆栈稀疏自编码器(MSSA)对不同特征域进行故障采集,通过粒子群算法优化回声状态网络(IESN)进行信号处理。研究结果表明:样本充足条件下,MFFN模型诊断时,定速工况为99.15%,变速工况为98.46%,达到了更高准确率并降低了标准差。在样本不足条件下,深度特征融合网络(DEFN)和MFFN对于样本数量减少表现出了优异鲁棒性,MFFN达到了更优的性能。在噪声干扰场景下,采用MFFN依然能够达到85%的准确率。该算法具备更优抗干扰性能,采用多维特征提取能够更好地适应处于强噪声干扰环境。该研究为实现传动系统的稳定运行提供了理论参考。 展开更多

关键词 齿轮箱 故障诊断 深度学习 多堆栈稀疏自编码器(MSSA) 多尺度特征融合网络(MFFN)

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深度学习在电机故障诊断中的应用研究 被引量：8

15

作者 王惠中 贺珂珂 房理想 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期423-428,共6页

针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法.方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行分类.首先,对故障信号做频域变换,采集频... 针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法.方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行分类.首先,对故障信号做频域变换,采集频域数据作为输入样本.然后通过逐层贪婪预训练获得神经网络的初始权重,利用反向传播算法进行全局微调,优化神经网络参数.最后,用训练完成的网络识别故障.上述方法提高了诊断的准确率,改善传统方法的不足.通过仿真验证了上述模型的有效性和可行性,且优于传统的支持向量机诊断方法. 展开更多

关键词 故障诊断 深度学习 堆栈稀疏自编码器 分类器

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基于小波分解与深度学习的液压泵泄漏状态识别 被引量：6

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作者 陈军江 陈里里 王朝宇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第4期23-27,共5页

针对液压信号高度复杂且难以识别的特点,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)与Softmax的深度神经网络(DNN)来对液压泵泄漏状态信号的特征进行优化与识别。对液压泵的压力与流量信号进行5层小波分解,计算5个高频系数与一个低频系数的... 针对液压信号高度复杂且难以识别的特点,提出了一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)与Softmax的深度神经网络(DNN)来对液压泵泄漏状态信号的特征进行优化与识别。对液压泵的压力与流量信号进行5层小波分解,计算5个高频系数与一个低频系数的样本熵值作为小波特征;融合信号的小波特征与时域特征作为低阶特征,输入构建的深度神经网络进行特征优化,学习输出高阶特征,并使用连接的Softmax层完成识别任务。实验结果表明,基于堆栈稀疏自编码器与Softmax构建的深度神经网络能够学习到液压信号的高阶特征,有效完成液压泵不同泄漏状态的识别,识别精度达到99.3%。此外与随机森林与支持向量机相比,该深度神经网络具有更好的识别精度。 展开更多

关键词 堆栈稀疏自编码器 小波变换 液压泵 泄漏 深度神经网络

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基于SSAE和相似性匹配的航空发动机剩余寿命预测 被引量：3

17

作者 王昆 郭迎清 +2 位作者 赵万里 周启凡 郭鹏飞 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2817-2825,共9页

航空发动机作为高度复杂的热力机械,其剩余寿命(RUL)预测往往作为提高安全性和经济性的重要保障。为了提高航空发动机剩余寿命预测精度,提出一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)及相似性匹配的剩余寿命预测方法。以Spearman秩相关系数(SRCC... 航空发动机作为高度复杂的热力机械,其剩余寿命(RUL)预测往往作为提高安全性和经济性的重要保障。为了提高航空发动机剩余寿命预测精度,提出一种基于堆栈稀疏自编码器(SSAE)及相似性匹配的剩余寿命预测方法。以Spearman秩相关系数(SRCC)作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对融合参数候选集进行寻优;采用SSAE的结构融合最优参数集,生成特征融合指标;采用相似性匹配的方法在历史数据库内全局搜索最优匹配的历史轨迹,得到寿命预测结果;采用美国国家航空航天局(NASA)公布的C-MAPSS数据集验证该融合指标和方法的有效性。 展开更多

关键词 航空发动机 剩余寿命 堆栈稀疏自编码器 Spearman秩相关系数 相似性匹配

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基于深度特征融合网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法 被引量：17

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作者 李东东 赵阳 +1 位作者 赵耀 蒋海涛 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1-10,共10页

行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其... 行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其次利用多维堆栈稀疏自编码器提取各域特征。最后针对传统Softmax分类器对融合信息分类能力不足的问题,提出基于竞争粒子群算法优化的回声状态网络进行特征融合并输出诊断结果。经多场景不同故障诊断方法对比实验,所提方法在行星齿轮箱变速工况下分类效果良好,并对训练样本的减少和外界噪声有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 故障诊断 多场景 深度学习 堆栈稀疏自编码器 回声状态网络 深度特征融合网络

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基于深度学习理论的发动机气门机构故障识别 被引量：2

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作者 周亦人 邱小林 郭志强 《制造业自动化》 CSCD 2017年第11期89-93,共5页

为了正确诊断和识别发动机气门机构故障,提出一种基于经验模态分解和堆栈式稀疏自编码器深度学习模型的发动机气门机构故障识别算法。以发动机缸盖振动信号为信号源,对振动信号做经验模态分解,提取各个本征模态分量的时域和频域特征构... 为了正确诊断和识别发动机气门机构故障,提出一种基于经验模态分解和堆栈式稀疏自编码器深度学习模型的发动机气门机构故障识别算法。以发动机缸盖振动信号为信号源,对振动信号做经验模态分解,提取各个本征模态分量的时域和频域特征构成故障特征向量集,作为故障识别的样本变量。通过稀疏自编码非监督学习网络对输入向量进行特征学习,并将单层网络堆栈成深度网络,最后采用少量有标签数据对整个深度学习模型进行微调训练,建立气门机构故障识别模型。试验结果表明,EMD-SSAE混合深度学习模型能够有效的识别气门机构的故障状态,并且比EMD-SVM和EMD-BPNN模型获得更高的识别准确率。 展开更多

关键词 深度学习 堆栈式稀疏自编码器 EMD 发动机气门机构 故障识别

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面向工业入侵检测的数据增强与特征提取的研究 被引量：2

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作者 宗学军 金琼 李鹏程 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第6期315-322,共8页

随着工业控制网络(Industrial Control Network,ICN)高速发展,ICN安全已经是全球性重要问题之一,工业入侵检测作为一种ICN安全防护技术成为研究热点。在工业入侵检测中,由于ICN数据存在攻击样本不平衡、特征维度高的问题,提出一种辅助... 随着工业控制网络(Industrial Control Network,ICN)高速发展,ICN安全已经是全球性重要问题之一,工业入侵检测作为一种ICN安全防护技术成为研究热点。在工业入侵检测中,由于ICN数据存在攻击样本不平衡、特征维度高的问题,提出一种辅助生成对抗网络(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks,ACGAN)与正则化堆栈稀疏自编码器(Batch Normalization Stacked Sparse Auto-Encoder,BN-SSAE)相结合的深度学习方法,运用ACGAN数据增强和BN-SSAE深层次特征提取解决上述问题,再使用多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)进行分类,得到入侵检测结果。以ACGAN、BN-SSAE和MLP为基础建立工业入侵检测模型,使用密西西比州立大学数据集进行实验,结果表明该模型符合工业入侵检测的要求。利用加拿大网络安全研究所的CICIDS2017数据集进行验证,证明该模型在工业入侵检测中具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 工业控制网络 辅助生成对抗网络 数据增强 正则化堆栈稀疏自编码器 特征提取

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