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多分类深度卷积生成对抗网络的皮带撕裂检测 被引量：5
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作者 孟晓娟 张月琴 +1 位作者 郝晓丽 吕进来 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第16期269-275,共7页
皮带撕裂是皮带机出现的最常见故障之一,直接影响皮带机的安全稳定运行。针对现有的方法大多仅对一种破损类型进行检测的情况,设计了一种基于双时间尺度的多分类深度卷积生成对抗网络的皮带撕裂检测方法。利用CCD相机捕获皮带表面图像,... 皮带撕裂是皮带机出现的最常见故障之一,直接影响皮带机的安全稳定运行。针对现有的方法大多仅对一种破损类型进行检测的情况,设计了一种基于双时间尺度的多分类深度卷积生成对抗网络的皮带撕裂检测方法。利用CCD相机捕获皮带表面图像,并经数据传输子系统将图像传送到决策子系统;在决策子系统的处理模块,通过去掉生成器的批量归一化操作,由多分类深度卷积生成对抗网络快速得到破损位置和类型;引入双时间尺度更新规则使得模型更快地收敛。实验结果表明,在MS COCO数据集上,多类别平均精确率为95.7%;在皮带图像数据集上,多类别平均精确率为96.9%。 展开更多
关键词 皮带机 双时间尺度更新规则 多分类 深度卷积生成对抗网络 皮带撕裂检测
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基于TTUR的C⁃DCGAN机械故障诊断模型稳定训练方法
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作者 罗佳 黄晋英 马健程 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期733-740,827,共9页
针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于... 针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于C⁃DCGAN机械故障诊断模型训练中,在判别器和生成器具有单独学习速率的情况下提高模型的稳定性。首先,给出了TTUR在C⁃DCGAN模型中收敛性证明;其次,在西储大学轴承数据集(Case Western Reserve University,简称CWUR)和实验室行星齿轮箱数据集上验证其有效性;最后,引入Jensen⁃Shannon散度(Jensen⁃Shannon divergence,简称JSD)指标评估模型捕获到的真实数据和生成数据之间的相似度。实验结果表明,TTUR提高了C⁃DCGAN的学习能力,优于传统的C⁃DCGAN。 展开更多
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 稳定训练方法 双时间尺度更新规则 JSD散度 机械故障诊断
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