期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
被引量:
5
1
作者
李泽东
李志农
+2 位作者
陶俊勇
毛清华
张旭辉
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期3228-3239,共12页
针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障...
针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明:该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
展开更多
关键词
注意力增强卷积
深度
卷积
神经网络
特征融合
航空发动机滚动轴承
故障诊断
下载PDF
职称材料
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
2
作者
陈永
王镇
+1 位作者
卢晨涛
张娇娇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1884-1895,共12页
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上...
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。
展开更多
关键词
机器视觉
红外弱光
异物检测
自适应特征融合
空洞
卷积
增强
注意力
模块
无锚框网络
下载PDF
职称材料
基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法
3
作者
陈永
詹芝贤
张薇
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期90-100,共11页
列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(...
列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。
展开更多
关键词
时间同步
精确时钟协议
差分自回归移动平均模型
注意力
增强
时域
卷积
网络
时间补偿
下载PDF
职称材料
题名
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
被引量:
5
1
作者
李泽东
李志农
陶俊勇
毛清华
张旭辉
机构
南昌航空大学无损检测教育部重点实验室
国防科技大学装备综合保障技术重点实验室
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期3228-3239,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52075236)
江西省自然科学基金重点项目(20212ACB202005)
+2 种基金
装备预先研究项目(6142003190210)
南昌航空大学研究生创新专项项目(YC2020-056)
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室开放基金重点项目(SKL-MEEIM201901)。
文摘
针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明:该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
关键词
注意力增强卷积
深度
卷积
神经网络
特征融合
航空发动机滚动轴承
故障诊断
Keywords
attention augmented convolution
deep convolutional neural network
feature fusion
aero-engine rolling bearing
fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
2
作者
陈永
王镇
卢晨涛
张娇娇
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1884-1895,共12页
基金
国家自然科学基金(61963023,61841303)
兰州交通大学天佑创新团队(TY202003)
兰州交通大学基础研究拔尖人才项目(2022JC36)。
文摘
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。
关键词
机器视觉
红外弱光
异物检测
自适应特征融合
空洞
卷积
增强
注意力
模块
无锚框网络
Keywords
machine vision
infrared low light
intrusion object detection
adaptive spatial feature fusion
dilated-convolutional block attention module
anchor-free network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法
3
作者
陈永
詹芝贤
张薇
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学交通运输学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期90-100,共11页
基金
国家自然科学基金(61963023)
兰州交通大学基础研究拔尖人才项目(2022JC36)
兰州交通大学重点研发项目(ZDYF2304)。
文摘
列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。
关键词
时间同步
精确时钟协议
差分自回归移动平均模型
注意力
增强
时域
卷积
网络
时间补偿
Keywords
time synchronization
precision time protocol
differential autoregressive integrated moving average model
attention enhancement temporal convolutional network
time compensation
分类号
U285.5 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
李泽东
李志农
陶俊勇
毛清华
张旭辉
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
下载PDF
职称材料
2
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
陈永
王镇
卢晨涛
张娇娇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法
陈永
詹芝贤
张薇
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部