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基于模型采样和领域对抗神经网络的轴承故障诊断方法 被引量：2
1
作者 高晗 毛阗 +3 位作者 韦荣阳 张建中 黄立荣 杨健 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第8期1024-1030,共7页
为了适应不同产品的不同加工要求,轴承需要工作于不同的工况下,但是工况的变化会造成数据分布差异,从而导致轴承故障诊断模型的性能下降,同时目前也缺少针对无标签情况下实现故障类别均衡采样的方法,为此,提出了一种基于模型采样(MBS)... 为了适应不同产品的不同加工要求,轴承需要工作于不同的工况下,但是工况的变化会造成数据分布差异,从而导致轴承故障诊断模型的性能下降,同时目前也缺少针对无标签情况下实现故障类别均衡采样的方法,为此,提出了一种基于模型采样(MBS)和领域对抗神经网络(DANN)的轴承故障诊断方法。首先,使用基于模型采样(MBS)的方法,将预训练模型输出的类别概率分布作为采样依据,克服了在无标签目标工况下实现类别均衡采样的困难;然后,结合领域对抗神经网络(DANN),设计了将特征从目标工况迁移到源工况的网络结构;最后,在故障模拟实验数据上,建立了高精度的变工况轴承故障诊断模型,并将采用该方法所获结果与采用多种对照方法所获结果进行了对比分析,以验证该方法在变工况轴承故障诊断上的有效性和优越性。研究结果表明:在模拟实验中,采用基于MBS-DANN的方法可达到98.41%的平均诊断准确率,相比随机采样法提高超过10%;这说明无标签样本类别均衡采样具有重要意义,也可验证基于MBS-DANN的方法在变工况轴承故障诊断上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 定厚辊轴承 无标签采样法 类别均衡采样 特征迁移学习 模型采样 领域对抗神经网络
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基于预测和量测的多建议分布粒子滤波
2
作者 龚佑斌 刘金澎 《通信技术》 2022年第12期1555-1559,共5页
粒子滤波可以表征任意分布,因此具有广泛的适用性,但其会面临粒子退化的问题。重采样步骤可以有效地解决粒子退化,但会引入粒子贫化的新问题。为了有效地解决粒子退化和贫化问题,基于多建议分布的思路,提出了一种高估计精度和计算有效... 粒子滤波可以表征任意分布,因此具有广泛的适用性,但其会面临粒子退化的问题。重采样步骤可以有效地解决粒子退化,但会引入粒子贫化的新问题。为了有效地解决粒子退化和贫化问题,基于多建议分布的思路,提出了一种高估计精度和计算有效的基于预测和量测的多建议分布粒子滤波。其思路为,首先分别将预测和量测作为基本建议分布,并分别从两个基本建议分布中选取粒子;其次用粒子的似然决定每个基本建议分布的权重,并基于最新的量测值修正每个粒子点的权值;最后通过粒子点加权求和的方式获得对于状态后验估计的一阶矩和二阶矩。仿真结果证明,相比于经典算法,所提算法可以以较低计算代价获得最好的滤波估计结果。 展开更多
关键词 粒子滤波 建议分布 后验估计 多模型采样
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基于WM-CoSaMP重构算法的压缩感知在步态识别中的应用研究 被引量：1
3
作者 苏维均 李明星 +1 位作者 于重重 王红红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第1期291-294,共4页
针对步态识别中步态特征提取高维处理的复杂性,在研究压缩感知理论的基础上,提出将压缩感知理论应用于步态识别中的步态特征提取方面。在充分利用步态图像稀疏性的前提下,利用观测矩阵对步态图像进行投影观测,得到的观测值作为步态特征... 针对步态识别中步态特征提取高维处理的复杂性,在研究压缩感知理论的基础上,提出将压缩感知理论应用于步态识别中的步态特征提取方面。在充分利用步态图像稀疏性的前提下,利用观测矩阵对步态图像进行投影观测,得到的观测值作为步态特征用于步态识别中,实现了特征提取的降维处理,大大降低了计算的复杂性。在步态图像的重构方面,在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的基础上,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配(wavelet model-CoSaMP,WM-CoSaMP)的重构算法,进一步提高了重构精度。通过对比实验,验证了WM-CoSaMP重构算法的优越性,以及压缩感知在步态特征提取方面的优越性。 展开更多
关键词 步态识别 特征提取 压缩感知 投影观测 重构 基于小波树模型的压缩采样匹配(WM—CoSaMP)
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