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针对滚动轴承早期故障识别困难、退化性能难以准确评估的问题,提出了基于深度卷积自编码器(DCAE)和多尺度残差收缩网络(MSRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,为获得清晰的故障特征频率及倍频,将原始数据样本转换为包络谱输入深度卷积自编码器中,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,并基于多维尺度分析(MDS)算法约简寿命状态特征获得低维特征,然后计算低维特征空间内样本间的欧几里得距离(ED),即为轴承性能衰退评估指标;其次,为全面提取轴承性能衰退特征,提出了改进的多尺度残差收缩网络识别模型,并开发了ReLU与DropBlock正则化相结合的新激活策略增强模型的抗噪性;最后,将所提方法及对比方法应用于轴承全寿命实验数据。实验结果表明:笔者提出的性能衰退评估指标能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的改进的多尺度残差收缩网络识别模型在SSNR=-4~6 dB环境中平均识别正确率为91.75%,能够准确识别轴承寿命状态,验证了方法的实用性以及有效性。 相似文献
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针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方... 相似文献
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针对现有机车轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、诊断精度低等问题,提出了一种基于深度时频特征的机车轴承故障诊断新方法;利用双通道一维和二维卷积神经网络(CNN)分别对输入的一维原始信号和连续小波变换(CWT)提取的二维时频信号进行深度特征提取;为使输入的一维原始信号简单而有效地反映出信号在时域的全局特征,上通道使用一维CNN,为使输入的二维时频域信号能多角度地反映出信号的细微局部变化,下通道使用二维CNN;在融合层中将上下通道特征自动融合成一个新的深度时频特征,并将提取到的深度融合时频特征经归一化指数函数进行故障分类识别;在此基础上,分析了某局机务段实测的7种机车轴承数据,验证了本文方法的实际工程应用价值。研究结果表明:基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法对7种机车轴承故障的平均诊断精度达到了100%,与一维CNN模型、二维CNN模型和支持向量机(SVM)模型相比,平均诊断精度分别提高了0.7%、1.9%和2.2%;本文方法提取的深度时频特征中每类故障分布间隔规则有序,类内间距很小,而单个一维CNN模型和二维CNN模型提取的特征的每类故障分布间隔不规则,类内间距较大,说明基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法提取深度特征的能力优越,是一种解决机车轴承故障诊断问题的有效模型。 相似文献
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自动驾驶技术对于缓解交通拥堵,降低交通运输成本具有重要作用;高级驾驶辅助系统(ADAS)可以有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。交通标志牌中包含了丰富的语义信息,为自动驾驶汽车和ADAS的决策提供重要约束,因此交通标志牌的识别算法开发至关重要。本文基于中国交通场景特点以及自动驾驶、ADAS对于交通标志牌识别的高准确性需求,提出了一种基于两阶段分类的交通标志牌识别算法框架。算法包含检测和分类两个阶段,检测阶段检测出图像中的交通标志牌,分类阶段对交通标志牌先后进行大类和子类划分。算法通过细化任务,独立提升各算法模块的性能,进而提高整体算法的识别精度。本文对单阶段识别算法进行改进作为算法的检测模块,实验结果表明,提出的算法精度上优于基准单阶段识别算法,mAP平均提升8.52%,并且在检测速度优于传统两阶段识别算法Faster RCNN的情况下,mAP提升40%以上。 相似文献
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为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)
与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,
同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。 相似文献