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一种基于迁移卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法概述
1
作者 陈鸣妤 赵致远 周佳慧 《上海船舶运输科学研究所学报》 2024年第2期6-13,共8页
针对传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法的特征提取能力有限,在数据样本较少且鲁棒性较差的情况下无法获得准确的诊断结果的问题,提出采用一种将CNN与迁移学习(Transfer Learning,TL)相结合的方... 针对传统基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法的特征提取能力有限,在数据样本较少且鲁棒性较差的情况下无法获得准确的诊断结果的问题,提出采用一种将CNN与迁移学习(Transfer Learning,TL)相结合的方法,即基于迁移卷积神经网络(Transfer Convolutional Neural Network,TCNN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法选用在ImageNet数据集上预训练的基准CNN模型AlexNet网络作为基础架构的CNN模型,结合TL将已有预测模型中的底层参数冻结,仅对上层参数进行训练更新,当训练次数达到一定数量时,能有效提升故障诊断准确率。试验结果表明,该方法能提升故障诊断模型在数据样本较少情况下的抗噪声能力和泛化性能,进而提高滚动轴承故障诊断的精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 卷积神经网络(CNN) 迁移学习(TL)
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面向船舶电力系统故障诊断的数据仓库与数据挖掘技术 被引量：4
2
作者 陈鸣妤 《上海船舶运输科学研究所学报》 2022年第3期44-50,62,共8页
为适应大型船舶电力系统的数字化和信息化发展需求,建立一个以数据仓库技术为基础,以数据挖掘技术为手段的故障诊断决策系统,实现对船舶电力系统故障的分析和预测。融合数据仓库技术和数据挖掘技术,设计船舶电力系统故障信息数据仓库系... 为适应大型船舶电力系统的数字化和信息化发展需求,建立一个以数据仓库技术为基础,以数据挖掘技术为手段的故障诊断决策系统,实现对船舶电力系统故障的分析和预测。融合数据仓库技术和数据挖掘技术,设计船舶电力系统故障信息数据仓库系统架构,并对数据挖掘技术的主要应用方法和数据挖掘算法的性能进行分析,在此基础上提出基于Prism算法的电力监控信息数据挖掘方法,并通过仿真试验验证该方法的有效性。试验结果表明,该方法能为船舶电力系统故障诊断提供辅助决策,进而合理安排检修计划,提高船舶电力系统的安全性和稳定性。 展开更多
关键词 船舶电力系统 故障诊断 数据仓库 挖掘算法评估
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船舶轴带发电机电站监控系统设计 被引量：4
3
作者 刘伟 陈鸣妤 林春平 《上海船舶运输科学研究所学报》 2014年第2期37-42,共6页
结合某一近海救助船,对轴带发电机电站监控系统进行了设计,并详细介绍了电站的自动控制功能。该系统可以实现电力系统的综合管理、自动控制、测量、显示和安全保护等功能,具有较高的自动化程度,能够保证电站的供电质量和安全运行。
关键词 船舶 轴带发电机 电站监控 Cotex-M4内核
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基于DSP的电力参数高精度测量装置的设计 被引量：1
4
作者 贝兆彧 陈鸣妤 《上海船舶运输科学研究所学报》 2012年第2期69-73,共5页
为了能够准确、高速地测量和采集各种电力参数,以数字信号处理技术为核心,利用快速傅里叶变换算法设计研发了一套电压电流信号处理装置。该装置可实现对船舶电站的电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数及谐波等电力参数的高... 为了能够准确、高速地测量和采集各种电力参数,以数字信号处理技术为核心,利用快速傅里叶变换算法设计研发了一套电压电流信号处理装置。该装置可实现对船舶电站的电压、电流、频率、有功功率、无功功率、功率因数及谐波等电力参数的高精度测量。仿真试验结果表明,所设计的装置可满足电力系统对电能质量的要求。 展开更多
关键词 DSP FFT 谐波分析 同步采样
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