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一种自适应残差卷积自编码网络及其故障诊断应用
1
作者 潘天成 陈龙 +1 位作者 蒲春雷 陈志强 《机电工程》 北大核心 2025年第3期529-538,共10页
针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数... 针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数化修正线性单元(APReLU),建立了自适应残差模块(ARM),ARM可以对相似的输入特征进行自适应非线性变换,避免了特征的错误识别;其次,在CAE中嵌入多级ARM,构建了ARCAE,增加了CAE的深度,提取了更具鉴别性的深层次特征,同时有效防止了网络加深而造成的性能退化;最后,基于ARCAE建立了针对一维信号的故障诊断新方法,将其应用于无监督滚动轴承故障诊断中,并通过两个不同类型的实验,对上述方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在恒定转速工况下,ARCAE的诊断准确率最高,平均准确率达到了97.05%,且标准差仅为0.007,远低于其他几种传统CAE网络;在变转速工况下,ARCAE模型诊断准确率仍然是最高的,平均准确率达到了93.25%,由此说明ARCAE具有较高的特征提取能力和分类准确率;此外,变转速工况下,由于转速变化导致不同状态的振动信号特征差异变大,诊断难度加大,但与其他几种传统CAE网络相比,ARCAE诊断准确率下降最少,仅为5.37%,说明ARCAE具有更强的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应残差卷积自编码网络 自适应参数化修正线性单元 自适应残差模块 无监督故障诊断 特征提取
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基于IDRSN-BiLSTM的铣削加工表面粗糙度预测方法 被引量：1
2
作者 陈佳琳 尚志武 张雷 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期27-36,共10页
针对传统的表面粗糙度预测方法过度依赖人工提取特征以及预测精度较低的问题,提出一种基于Inception模块改进的深度残差收缩网络(IDRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的表面粗糙度预测方法。首先,利用深度残差收缩网络(DRSN)中软阈值化... 针对传统的表面粗糙度预测方法过度依赖人工提取特征以及预测精度较低的问题,提出一种基于Inception模块改进的深度残差收缩网络(IDRSN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的表面粗糙度预测方法。首先,利用深度残差收缩网络(DRSN)中软阈值化结构和注意力机制对输入信号进行降噪处理。其次,引入Inception模块构建IDRSN以提升网络的多尺度信息获取能力,实现自适应多尺度特征提取。然后,引入反向长短期记忆(LSTM)构建BiLSTM预测网络,利用正反两个LSTM提高网络捕捉历史和未来完整信息的能力。最后,进行实验验证,分别对比IDRSN、DRSN、BiLSTM和人工提取特征4种方法的提取特征效果,以及BiLSTM、卷积神经网络(CNN)、DRSN和CNN-LSTM 4种表面粗糙度预测模型的预测精度。结果表明所提方法具有较高的预测精度,为铣削加工表面粗糙度预测奠定了方法基础。 展开更多
关键词 粗糙度预测 深度残差收缩网络 Inception模块 自适应特征提取 双向长短时记忆网络
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基于并联自适应残差网络与CBAM的ECT图像重建 被引量：1
3
作者 马敏 吴环 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期214-221,共8页
为解决电容层析成像中软场效应导致重建图像精度低的问题,提出了一种基于并联自适应残差网络与卷积注意力机制的图像重建算法。通过引入并联自适应残差模块提取丰富的特征层信息,再利用压缩激励网络调整各通道的权重系数,达到过滤冗余... 为解决电容层析成像中软场效应导致重建图像精度低的问题,提出了一种基于并联自适应残差网络与卷积注意力机制的图像重建算法。通过引入并联自适应残差模块提取丰富的特征层信息,再利用压缩激励网络调整各通道的权重系数,达到过滤冗余信息的效果,引入卷积注意力机制学习浅层特征的通道和空间信息,将卷积注意力机制通道与并联自适应残差网络进行特征融合以补偿损失的浅层特征和空间信息。仿真结果表明,相比LBP算法、Landweber迭代算法、1D CNN算法,改进算法有效提高了重建质量。 展开更多
关键词 多相流测量 电容层析成像 图像重建 并联自适应残差网络 卷积注意力机制
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基于CWT-IDRSN的风机滚动轴承故障诊断
4
作者 巴胤竣 孙文磊 +2 位作者 张克战 常赛科 刘志远 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期166-171,共6页
针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage net... 针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage network,IDRSN)的故障诊断模型。首先,利用CWT将轴承振动信号转换为二维时频图,作为输入样本,用于解决深度残差收缩网络在直接处理振动信号时引起的频域失真问题;其次,设计了一种改进的软阈值函数(improved soft threshold function,ISTF),解决了因软阈值化引起的信号失真,设计了改进的软阈值模块(improved soft threshold block,ISTB)和自适应斜率模块(adaptive slope block,ASB),构建了改进的残差收缩单元(improved residual shrinkage building unit,IRSBU)以实现自适应地确定最佳阈值并进一步调整输出;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集与风机轴承振动数据采集实验台收集的滚动轴承数据集对所提方法进行实验验证。结果证明相较于其他方法,所提的故障诊断方法有更好的泛化性和通用性,分类准确率分别达到了99.75%和99.69%。 展开更多
关键词 连续小波变换 深度残差收缩网络 自适应斜率模块 改进的软阈值函数 故障诊断 深度学习
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实时自适应的立体匹配网络算法 被引量：5
5
作者 曾军英 冯武林 +4 位作者 秦传波 甘俊英 翟懿奎 王璠 朱伯远 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期843-849,共7页
立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自... 立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络(CNN)方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络(Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet),在网络中嵌入无监督损失模块和残差细化模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。 展开更多
关键词 立体匹配 实时自适应 无监督损失 残差细化模块 视差图
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一种新的MIMO系统功率比特自适应算法
6
作者 李钊 杨家玮 +2 位作者 姚俊良 陈婷 肖丽媛 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期913-918,共6页
目的发射功率受限的自适应调制系统,由于调制方式有限,实际使用的发射功率通常小于受限的发射功率,对这一部分剩余功率进行再分配和利用,从而提高频谱效率。方法针对自适应调制MIMO系统,提出对剩余功率在空域及空时域联合进行再分配的... 目的发射功率受限的自适应调制系统,由于调制方式有限,实际使用的发射功率通常小于受限的发射功率,对这一部分剩余功率进行再分配和利用,从而提高频谱效率。方法针对自适应调制MIMO系统,提出对剩余功率在空域及空时域联合进行再分配的自适应算法。结果仿真结果表明,在空域采用等功率分配,再进行空域剩余功率再分配,能够提高频谱效率。结论该算法复杂度低,易于实现。 展开更多
关键词 MIMO系统 自适应调制 剩余功率 功率分配 频谱效率
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基于残差网络的自动调制识别 被引量：8
7
作者 郭坚 漆轩 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2406-2410,共5页
针对现有自动调制识别算法识别种类少、整体识别率不高和需要预处理这些缺点,提出基于深度学习模型的自动调制识别算法,设计残差网络实现11种在高斯噪声下的数字调制信号的识别。仿真结果表明,采用自适应学习率的残差网络能提供更好的... 针对现有自动调制识别算法识别种类少、整体识别率不高和需要预处理这些缺点,提出基于深度学习模型的自动调制识别算法,设计残差网络实现11种在高斯噪声下的数字调制信号的识别。仿真结果表明,采用自适应学习率的残差网络能提供更好的识别效果,在信噪比大于0 dB时,识别率达到95%,与其它深度学习算法相比具有更低的计算复杂度,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 自动调制识别 深度学习 残差网络 数字调制 自适应学习率
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多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法 被引量：3
8
作者 梁礼明 詹涛 +2 位作者 雷坤 冯骏 谭卢敏 《电子测量技术》 北大核心 2022年第13期130-140,共11页
针对视网膜血管细小和尺度变化复杂的特点,提出一种多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法。首先以编码-解码结构为基础引入残差模块,加强通道特征传播能力。其次在网络底部嵌入多尺度特征提取模块,旨在调整感受野有效地提取多尺度特... 针对视网膜血管细小和尺度变化复杂的特点,提出一种多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法。首先以编码-解码结构为基础引入残差模块,加强通道特征传播能力。其次在网络底部嵌入多尺度特征提取模块,旨在调整感受野有效地提取多尺度特征。同时在跳跃连接部分增加改进的自适应特征融合模块,促进相邻层次特征之间的有效融合,以提取更多的细小血管特征。最后在解码部分设置侧输出的多级注意结构对多层次特征进行自适应细化。实验结果表明,该算法在DRIVE、STARE和CHASEDB1数据集上准确率分别达到0.9645、0.9694和0.9671,灵敏度分别达到0.8417、0.8465和0.8545,AUC分别达到0.9866、0.9908和0.9877,整体性优于现有算法。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 U型网络 残差模块 多尺度特征提取 自适应特征融合 多级注意
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基于残差网络的双路径图像超分辨率重建算法
9
作者 谢余杭 《网络安全与数据治理》 2022年第11期66-71,共6页
深度卷积神经网络为图像超分辨率领域的快速发展做出了巨大的贡献。然而,一些算法基本上没有充分利用图像的低频信息,因此导致性能相对较低。为了解决上述问题,故提出了一种基于残差网络的双路径图像超分辨率重建算法,通过去除残差模块... 深度卷积神经网络为图像超分辨率领域的快速发展做出了巨大的贡献。然而,一些算法基本上没有充分利用图像的低频信息,因此导致性能相对较低。为了解决上述问题,故提出了一种基于残差网络的双路径图像超分辨率重建算法,通过去除残差模块中的批归一化层以及引入通道注意力机制,同时将多尺度块MSB作为跳层并将自适应亚像素重建层作为上采样模块以更好地恢复图像细节信息。实验结果表明,该算法具有良好的性能,能增强图像的重建能力。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 低频信息 残差模块 通道注意力机制 自适应亚像素重建层
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