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基于Transformer和卷积神经网络的齿轮故障诊断方法
被引量:
1
1
作者
闫绘宇
张超
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第3期409-417,共9页
针对部分齿轮的运行环境复杂,导致采集的样本数据不够的问题,提出了一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的迁移学习齿轮故障诊断方法。首先,采用高斯滤波对原始振动信号进行了预处理,使信号变得平滑,降低了噪声信号的干扰;再将信号...
针对部分齿轮的运行环境复杂,导致采集的样本数据不够的问题,提出了一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的迁移学习齿轮故障诊断方法。首先,采用高斯滤波对原始振动信号进行了预处理,使信号变得平滑,降低了噪声信号的干扰;再将信号处理成带有位置信息的补丁序列以作为Transformer的输入,并增强了Transformer特征提取的能力,提高了诊断精度;然后,将信号输入到CNN继续提取特征信息,在模型中添加了一个残差块以防止网络退化;接着,划分了实验室采集的齿轮数据集和东南大学齿轮箱数据集的源域和目标域,采用了源域数据预训练模型,选择了每种类型的齿轮各100个样本为目标域;最后,以不同数据集为源域共进行了4组10次重复实验,测试了模型的准确率。研究结果表明:以不同数据集为源域的4组10次迁移实验的齿轮故障诊断准确率较高,均在90%以上,最高准确率可达100%;与其他不含Transformer的卷积神经网络、多尺度卷积神经网络和二维卷积神经网络相比,Transformer-CNN的齿轮故障诊断平均准确率更高,其平均准确率可达到99.64%。因此,基于Transformer-CNN的迁移学习方法能在小样本下诊断齿轮的故障。
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关键词
齿轮箱
信号平滑处理
迁移学习
TRANSFORMER
卷积神经网络
特征提取能力
下载PDF
职称材料
海杂波环境下慢速小目标检测方法
被引量:
3
2
作者
肖春生
察豪
周沫
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2011年第11期125-128,128,共4页
海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理...
海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理,而在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标。
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关键词
雷达
海杂波
慢速小目标检测
信号平滑处理
时频分析
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职称材料
题名
基于Transformer和卷积神经网络的齿轮故障诊断方法
被引量:
1
1
作者
闫绘宇
张超
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第3期409-417,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51965052)。
文摘
针对部分齿轮的运行环境复杂,导致采集的样本数据不够的问题,提出了一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的迁移学习齿轮故障诊断方法。首先,采用高斯滤波对原始振动信号进行了预处理,使信号变得平滑,降低了噪声信号的干扰;再将信号处理成带有位置信息的补丁序列以作为Transformer的输入,并增强了Transformer特征提取的能力,提高了诊断精度;然后,将信号输入到CNN继续提取特征信息,在模型中添加了一个残差块以防止网络退化;接着,划分了实验室采集的齿轮数据集和东南大学齿轮箱数据集的源域和目标域,采用了源域数据预训练模型,选择了每种类型的齿轮各100个样本为目标域;最后,以不同数据集为源域共进行了4组10次重复实验,测试了模型的准确率。研究结果表明:以不同数据集为源域的4组10次迁移实验的齿轮故障诊断准确率较高,均在90%以上,最高准确率可达100%;与其他不含Transformer的卷积神经网络、多尺度卷积神经网络和二维卷积神经网络相比,Transformer-CNN的齿轮故障诊断平均准确率更高,其平均准确率可达到99.64%。因此,基于Transformer-CNN的迁移学习方法能在小样本下诊断齿轮的故障。
关键词
齿轮箱
信号平滑处理
迁移学习
TRANSFORMER
卷积神经网络
特征提取能力
Keywords
gear box
signal smoothing processing
transfer learning
Transformer
convolutional neural network(CNN)
feature extraction ability
分类号
TH132.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
海杂波环境下慢速小目标检测方法
被引量:
3
2
作者
肖春生
察豪
周沫
机构
海军工程大学电子工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2011年第11期125-128,128,共4页
文摘
海杂波环境下慢速小目标检测一直是雷达目标识别的难点,在分析海杂波特性的基础上,设计了脉间信号平滑处理和时频分析两种实用的海杂波抑制和慢速小目标检测方法,通过实验验证,在雷达长时间照射下采取一定时间间隔的扫描间信号平滑处理,而在短时间照射下采取时频分析方法均能有效地区分出淹没于海杂波环境下的慢速小目标。
关键词
雷达
海杂波
慢速小目标检测
信号平滑处理
时频分析
Keywords
radar
sea clutter
small and slow targets detection
signal smoothing
time-frequency representation
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer和卷积神经网络的齿轮故障诊断方法
闫绘宇
张超
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
海杂波环境下慢速小目标检测方法
肖春生
察豪
周沫
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2011
3
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职称材料
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