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Nadam算法优化卷积神经网络的滚动轴承多故障耦合诊断
1
作者 唐蒙 张义民 张凯 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期23-26,39,共5页
针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利... 针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利用Nadam算法提高所建立网络模型的收敛速度和学习质量,利用新的网络模型实现滚动轴承故障诊断。为验证提出方法的有效性,通过对BL2060实验平台上变载荷、变转速的19类多故障耦合的实验数据集进行实验分析,并与目前常用网络模型进行对比,结果表明该模型对多故障耦合的轴承故障分类可达到100%的准确率,优于其他网络模型。该方法的诊断准确率高,收敛速度快,适用于多故障类型耦合的滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 多故障耦合 卷积神经网络 nadam算法 变载荷 变转速 故障诊断
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基于PSO-Nadam-BP神经网络的多传感器火灾检测算法 被引量：4
2
作者 孙苗 张雪凡 +1 位作者 林阳 何理旭 《工业控制计算机》 2022年第6期1-3,7,共4页
由于采用传统单传感器检测火灾时存在精度低、误报率高等不足,提出了一种基于PSO-Nadam算法优化BP神经网络的多传感器火灾检测算法。算法模型以火灾环境参数作为BP神经网络的输入,以不同火灾状态的概率作为输出。但是传统BP神经网络算... 由于采用传统单传感器检测火灾时存在精度低、误报率高等不足,提出了一种基于PSO-Nadam算法优化BP神经网络的多传感器火灾检测算法。算法模型以火灾环境参数作为BP神经网络的输入,以不同火灾状态的概率作为输出。但是传统BP神经网络算法中存在两个问题,一是因初始权值和阈值随机选定而导致的可能陷入局部最优解,二是因反向误差传播过程中学习率α固定所导致的收敛速度慢。因此分别采用粒子群算法(PSO)和Nadam算法来优化BP神经网络模型。最后在MATLAB软件上进行算法仿真模拟,相较于BP神经网络模型,该优化模型输出结果与样本实际值吻合度更高,样本预测均方根误差更小,并且收敛速度更快。该算法在一定程度上提高了检测准确率和检测速度,为后续更完善的火灾检测算法打下基础。 展开更多
关键词 多传感器 火灾检测 BP神经网络 粒子群算法 nadam算法
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基于GRU神经网络的耙吸挖泥船艏吹产量预测
3
作者 章亮 俞孟蕻 袁伟 《计算机与数字工程》 2023年第10期2470-2473,共4页
由于耙吸挖泥船艏吹疏浚作业的过程复杂,以往国内外学者大多从利用耙吸挖泥船的关键设备的工作特性进行研究并建立相关模型,但从原理上建立耙吸挖泥船控制系统这样一个多参数非线性的输入时输出模型是不准而且不能满足实际控制系统的需... 由于耙吸挖泥船艏吹疏浚作业的过程复杂,以往国内外学者大多从利用耙吸挖泥船的关键设备的工作特性进行研究并建立相关模型,但从原理上建立耙吸挖泥船控制系统这样一个多参数非线性的输入时输出模型是不准而且不能满足实际控制系统的需要。文中采用数据驱动的方法解决耙吸挖泥船艏吹控制过程中控制变量与顺时产量之间的黑盒问题,通过大量的数据为基础,训练GRU神经网络,,使预测值和真实值更加接近。实验结果表明,GRU神经网络的预测效果要优于RNN神经网络,Nadam算法的优化效果好于Adam算法,可以有效地预测艏吹泥泵出口处产量,给施工提供有效的参考。 展开更多
关键词 艏吹 产量预测 门控循环单元 nadam优化算法
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