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基于一维卷积长短时记忆网络的多信号融合刀具磨损评估 被引量:3
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作者 李鹏 黄亦翔 +1 位作者 夏鹏程 时轮 《机械与电子》 2021年第5期8-14,共7页
为实现刀具磨损状态的有效在线监测,提出一种基于一维卷积长短时记忆网络的多信号融合刀具磨损评估模型。该模型综合使用加工过程中主轴和工作台的振动和声发射信号,以实现信号间的优势互补,弥补单一信号的不足;基于一维卷积的特征学习... 为实现刀具磨损状态的有效在线监测,提出一种基于一维卷积长短时记忆网络的多信号融合刀具磨损评估模型。该模型综合使用加工过程中主轴和工作台的振动和声发射信号,以实现信号间的优势互补,弥补单一信号的不足;基于一维卷积的特征学习能力和长短时记忆网络的时序特征分析能力,充分挖掘信号中包含的刀具磨损状态信息;最后通过全连接层和softmax分类器对刀具磨损状态进行评估。试验结果表明,该模型在各单一工况下对刀具磨损状态的识别准确率均可达93.8%以上,整体工况下识别准确率达95.3%,具有很好的稳定性和多工况通用性。 展开更多
关键词 刀具磨损 状态评估 多信号融合 一维卷积 长短时记忆网络
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深度学习与多信号融合在铣刀磨损状态识别中的研究 被引量:4
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作者 穆殿方 刘献礼 +4 位作者 岳彩旭 Steven Y.LIANG 陈志涛 李恒帅 徐梦迪 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2021年第10期1581-1589,共9页
为精确地识别刀具磨损状态,提出了一种深度学习与多信号融合相结合的识别方法。以自编码网络为基础,构建了堆叠稀疏自编码网络。采集铣刀不同磨损状态下的力信号、振动信号及声发射信号,并对上述信号进行小波包分解以便获取能够表征铣... 为精确地识别刀具磨损状态,提出了一种深度学习与多信号融合相结合的识别方法。以自编码网络为基础,构建了堆叠稀疏自编码网络。采集铣刀不同磨损状态下的力信号、振动信号及声发射信号,并对上述信号进行小波包分解以便获取能够表征铣刀磨损的时频域特征。利用无监督学习和有监督学习对堆叠稀疏自编码网络进行训练,建立了深度学习的铣刀磨损状态识别模型。研究结果表明,多信号融合的深度学习模型对铣刀磨损状态识别准确率达到94.44%。 展开更多
关键词 刀具磨损 状态识别 深度学习 多信号融合 堆叠稀疏自编码网络
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基于图谱分解和多信号融合的无线定位算法 被引量:1
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作者 龙小丽 韩筠 李欣雪 《计算机仿真》 北大核心 2022年第5期470-473,479,共5页
针对传统定位方法在精度与收敛性方面的不足,提出一种基于图谱分解和多信号融合的无线定位算法。通过高斯函数赋值无线信号,依靠Laplacian矩阵与图谱分解算法标记无线信号数据,计算无线信号两相流阻抗值,得到信号的密度与分布情况。同... 针对传统定位方法在精度与收敛性方面的不足,提出一种基于图谱分解和多信号融合的无线定位算法。通过高斯函数赋值无线信号,依靠Laplacian矩阵与图谱分解算法标记无线信号数据,计算无线信号两相流阻抗值,得到信号的密度与分布情况。同时凭借相位补偿因子修正信号间相位差,设定概率密度函数,得到无线发射台至信道环境的距离,以此获取信号传播时延的方差和均值。通过协方差矩阵修正时延误差,以每一时刻信道环境位置当作展开法的初始值进行递归运算,取平均值当作最终的定位结果。实验证明,所提方法有着定位精准度高与收敛效率快的优点。 展开更多
关键词 图谱分解 多信号融合 无线定位 协方差矩阵 传播时延
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基于多信号融合与深度学习的铣刀磨损量预测方法
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作者 罗波 《工具技术》 北大核心 2022年第8期131-135,共5页
为了给铣刀的维修工作提供有效参考数据,解决现有磨损量预测方法精度低的问题,利用多信号融合与深度学习算法,实现铣刀刀具磨损量预测方法的优化设计。根据铣刀结构和摩擦工作机制,模拟其铣削加工过程。采集刀具在工作状态下的切削力、... 为了给铣刀的维修工作提供有效参考数据,解决现有磨损量预测方法精度低的问题,利用多信号融合与深度学习算法,实现铣刀刀具磨损量预测方法的优化设计。根据铣刀结构和摩擦工作机制,模拟其铣削加工过程。采集刀具在工作状态下的切削力、振动、电流以及声发射信号,采用自适应加权的方式实现多信号的融合处理。以信号融合结果为基础,利用深度学习算法提取信号特征,得到降维特征处理结果。确定铣刀的信号特征与磨损量之间的关系,通过刀具信号的估计,得出铣刀磨损量的预测结果。通过与现有预测方法的对比试验发现,采用该设计预测方法得出的磨损量与实际测定值之间的相对误差更小,设计预测方法的精度更高。 展开更多
关键词 多信号融合 深度学习 铣刀刀具磨损 磨损量预测
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融合多信号源的地下风管泄漏监测系统设计 被引量:1
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作者 施剑 罗宇 《计算机技术与发展》 2021年第3期174-178,共5页
地下实验室新风及其配套系统是地下实验室基础建设中的重要环节。为避免空气中的氡渗入新风系统,尽可能地降低环境本底辐射造成的干扰,需要对通风管道的运行状况进行实时且精准的监测。由于工作条件和工作环境的限制,泄漏监测系统面临... 地下实验室新风及其配套系统是地下实验室基础建设中的重要环节。为避免空气中的氡渗入新风系统,尽可能地降低环境本底辐射造成的干扰,需要对通风管道的运行状况进行实时且精准的监测。由于工作条件和工作环境的限制,泄漏监测系统面临着管道工作压力低、管径大、泄漏等故障信号强度低等主要技术难点,且通风管道的气体介质为弹性较大的空气或者氮气,在相同振幅条件下,信号能量较低,传输距离短,给泄漏监测带来困难。该文提出在泄漏监测系统设计中采用融合管道内部和管道外部声波等多信号源的监测方法,实现对管道泄漏、堵塞等安全事件的实时监测与定位。经放气测试证明,该方法能进一步改善系统检测灵敏度、定位误差、反应时间、数据管理等主要性能参数,有效保障新风系统安全运行。 展开更多
关键词 本底辐射 融合多信号 泄漏 次声波法 负压波法 监测
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基于虚拟仪器的AOD炉喷溅预测特征信号采集与分析系统设计
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作者 郑伟南 杨程皓 +1 位作者 张静 于景辉 《现代信息科技》 2019年第18期161-162,共2页
本文采用熔炼过程中的吹气噪声信号、氧枪振动信号和火焰图像信息作为特征信号进行采集和分析,以表征喷溅的发生,并进行基于LabVIEW的溅射特征信号采集与分析仿真系统的软硬件设计。系统中的信号调理模块与音频传感器和振动传感器配合,... 本文采用熔炼过程中的吹气噪声信号、氧枪振动信号和火焰图像信息作为特征信号进行采集和分析,以表征喷溅的发生,并进行基于LabVIEW的溅射特征信号采集与分析仿真系统的软硬件设计。系统中的信号调理模块与音频传感器和振动传感器配合,检测声音和振动信号并发出信号,数据采集卡通过PCI接口与工业计算机连接。构建硬件平台,利用LabVIEW虚拟仪器开发平台构成采集系统的上位机管理系统。 展开更多
关键词 虚拟仿真 喷溅预测 多信号融合处理
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神经元网络在制造系统监控中的应用和实验 被引量:3
7
作者 费仁元 王民 +4 位作者 关剑 阿不都热依木 朱志坚 伯提古丽 王剑 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2000年第11期40-41,共2页
讨论了神经元网络技术 (NNT)在制造系统监控中的应用。利用 NNT并行分布处理和对复杂不确定问题的自适应和自学习优点 ,增大了系统的容错能力和提高了诊断速度及精度。实验研究表明 ,反向传播神经元网络是较为成熟的一种网络 。
关键词 神经元网络 制造系统监控 多信号融合 镗削
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利用STM8芯片实现多信号智能融合的驱鼠虫器设计 被引量:3
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作者 刘健 阎宝君 +1 位作者 李胜林 秦慧豹 《电子技术(上海)》 2018年第6期43-47,共5页
目前市面上主流驱鼠和驱虫器多是利用模拟电路实现超声波信号、电磁波信号,以及音频信号的输出,但是信号的频率和输出方式固定,驱赶对象较为单一,而且长期使用后,容易使驱赶对象对信号产生适应性。本文针对该问题,提出将超声波、电磁波... 目前市面上主流驱鼠和驱虫器多是利用模拟电路实现超声波信号、电磁波信号,以及音频信号的输出,但是信号的频率和输出方式固定,驱赶对象较为单一,而且长期使用后,容易使驱赶对象对信号产生适应性。本文针对该问题,提出将超声波、电磁波,以及音频进行智能融合,一方面提高驱赶对象的多样性,另外一方面避免驱赶对象对信号产生适应性。本文以意法半导体公司的超低功耗STM8单片机为核心,设计了系统电路,并对算法进行了实现。经辽宁省疾病预防控制中心检测,使用该装置后,在规范的测试场所,鼠类摄食行为下降了20.57%,测试结果较好地验证了本设计方案的可行性。 展开更多
关键词 多信号融合 驱鼠虫器 STM8 系统设计 实验测试
原文传递
中储式制粉系统的模糊优化控制 被引量:3
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作者 廖远东 李晓枫 《发电设备》 2005年第2期117-120,共4页
磨煤机制粉过程复杂,影响因素多变,难以用精确的数学模型来描述。提出一种模糊控制方案,结合了多信号融合、运行工况识别、模糊优化调控、多模模糊自调整PID控制等技术,设计出一个模糊递阶控制系统。使用结果表明该系统能很好地控制磨... 磨煤机制粉过程复杂,影响因素多变,难以用精确的数学模型来描述。提出一种模糊控制方案,结合了多信号融合、运行工况识别、模糊优化调控、多模模糊自调整PID控制等技术,设计出一个模糊递阶控制系统。使用结果表明该系统能很好地控制磨煤机运行,并能降低电耗。 展开更多
关键词 多信号融合 运行工况识别 模糊优化调控 制粉过程
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煤层气螺杆压缩机的监测系统优化与应用
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作者 袁少锋 《石化技术》 CAS 2018年第6期212-212,共1页
本文通过加装电涡流式传感器和应用多信号融合优化螺杆压缩机监测系统,并对振动机理进行研究,通过实际应用,验证了监测系统优化的可行性和可靠性,解决了压缩机振动监测问题,避免设备重大事故。
关键词 监测系统优化 多信号融合 传感器
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HIGH RESOLUTION RANGE PROFILE FORMATION BASED ON LFM SIGNAL FUSION OF MULTIPLE RADARS 被引量:2
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作者 Wang Cheng Hu Weidong Du Xiaoyong Yu Wenxian 《Journal of Electronics(China)》 2007年第1期75-82,共8页
This paper presents a new method of High Resolution Range (HRR) profile formation based on Linear Frequency Modulation (LFM) signal fusion of multiple radars with multiple frequency bands. The principle of the multipl... This paper presents a new method of High Resolution Range (HRR) profile formation based on Linear Frequency Modulation (LFM) signal fusion of multiple radars with multiple frequency bands. The principle of the multiple radars signal fusion improving the range resolution is analyzed. With the analysis of return signals received by two radars,it is derived that the phase difference between the echoes varies almost linearly with respect to the frequency if the distance between two radars is neg-ligible compared with the radar observation distance. To compensate the phase difference,an en-tropy-minimization principle based compensation algorithm is proposed. During the fusion process,the B-splines interpolation method is applied to resample the signals for Fourier transform imaging. The theoretical analysis and simulations results show the proposed method can effectively increase signal bandwidth and provide a high resolution range profile. 展开更多
关键词 Linear Frequency Modulation (LFM) Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) Signal fusion High Resolution Range (HRR) profile
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Health condition monitoring with multiple physical signals in tensile test for double-material friction welding
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作者 张玉波 徐滨士 +2 位作者 王海斗 杨大祥 朱丽娜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第10期2705-2711,共7页
The manifold physical signals including micro resistance,infrared thermal signal and acoustic emission signal in the tensile test for double-material friction welding normative samples were monitored and collected dyn... The manifold physical signals including micro resistance,infrared thermal signal and acoustic emission signal in the tensile test for double-material friction welding normative samples were monitored and collected dynamically by TH2512 micro resistance measuring apparatus,flir infrared thermal camera and acoustic emission equipment which possesses 18 bit PCI-2 data acquisition board.Applied acoustic emission and thermal infrared NDT(non-destructive testing) means were used to verify the feasibility of using resistance method and to monitor dynamic damage of the samples.The research of the dynamic monitoring system was carried out with multi-information fusion including resistance,infrared and acoustic emission.The results show that the resistance signal,infrared signal and acoustic emission signal collected synchronously in the injury process of samples have a good mapping.Electrical,thermal and acoustic signals can more accurately capture initiation and development of micro-defects in the sample.Using dynamic micro-resistance method to monitor damage is possible.The method of multi-information fusion monitoring damage possesses higher reliability,which makes the establishing of health condition diagnosing and early warning platform with multiple physical information monitoring possible. 展开更多
关键词 micro resistance pictorial infrared photography acoustic emission nondestructive testing dynamic monitoring
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