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基于CNN-GRU的阻拦装置受阻对象撞索速度软测量
1
作者
杨皓翔
徐兴华
《舰船电子工程》
2024年第2期166-169,共4页
阻拦装置作为受阻对象安全拦停的重要保障,无法实时获取受阻对象撞索速度。针对该问题,提出了新的CNN-GRU软测量模型。首先,针对阻拦装置的数据特点将序列扩充为三维矩阵;然后,将通道注意力机制与残差模块结合,用于挖掘序列特征、降低...
阻拦装置作为受阻对象安全拦停的重要保障,无法实时获取受阻对象撞索速度。针对该问题,提出了新的CNN-GRU软测量模型。首先,针对阻拦装置的数据特点将序列扩充为三维矩阵;然后,将通道注意力机制与残差模块结合,用于挖掘序列特征、降低数据维度;最后,将提取的特征重新转换为序列并通过门控循环单元推理受阻对象撞索速度。实验证明,该方法在阻拦装置受阻对象撞索速度软测量中具有较高的准确率。
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关键词
阻拦装置
软测量
卷积神经网络
门控循环单元
通道注意力
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职称材料
题名
基于CNN-GRU的阻拦装置受阻对象撞索速度软测量
1
作者
杨皓翔
徐兴华
机构
海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室
出处
《舰船电子工程》
2024年第2期166-169,共4页
文摘
阻拦装置作为受阻对象安全拦停的重要保障,无法实时获取受阻对象撞索速度。针对该问题,提出了新的CNN-GRU软测量模型。首先,针对阻拦装置的数据特点将序列扩充为三维矩阵;然后,将通道注意力机制与残差模块结合,用于挖掘序列特征、降低数据维度;最后,将提取的特征重新转换为序列并通过门控循环单元推理受阻对象撞索速度。实验证明,该方法在阻拦装置受阻对象撞索速度软测量中具有较高的准确率。
关键词
阻拦装置
软测量
卷积神经网络
门控循环单元
通道注意力
Keywords
rope collision speed of blocking objects
s
of
t sensor
convolution neural network
gated recurrent neural net⁃work
channel attention
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
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1
基于CNN-GRU的阻拦装置受阻对象撞索速度软测量
杨皓翔
徐兴华
《舰船电子工程》
2024
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