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基于STM32的汽车故障信息采集节点设计
被引量：
2
1
作者
杨凤年
何文德
刘华富
《现代计算机》
2014年第17期57-61,共5页
汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究的热点。为了解决汽车维修行业远程故障检测问题,利用OBDII、GPRS和GPS等技术设计实现汽车故障信息采集节点。该节点以STM32F103为中心,包含OBDII转换模块、GPRS模块和GPS模块,实现汽车故障码、...
汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究的热点。为了解决汽车维修行业远程故障检测问题,利用OBDII、GPRS和GPS等技术设计实现汽车故障信息采集节点。该节点以STM32F103为中心,包含OBDII转换模块、GPRS模块和GPS模块,实现汽车故障码、时间、经度、纬度、行车速度等信息的采集、处理和暂存,并通过无线通信将信息发送到汽车维护管理中心。实验结果表明,该节点性能较稳定,有较大的实用价值。
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关键词
GPS
GPRS
STM32
OBDII
汽车故障码
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职称材料
基于改进堆叠自编码器的滚动轴承故障诊断
被引量：
23
2
作者
李晴晴
侯瑞春
丁香乾
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2064-2070,共7页
针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采用逐层贪婪算法自适应提取高维数据的有效特征,在原始自编码器...
针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采用逐层贪婪算法自适应提取高维数据的有效特征,在原始自编码器的基础上加入稀疏限制和“损伤噪声”,提高特征表达的鲁棒性;在微调阶段,通过反向传播神经网络(BPNN)对参数进行微调,提高故障识别的准确率。仿真结果表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断在稳定性、准确率等方面均优于反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)。
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关键词
自动编码器
深度学习
损伤噪声
稀疏编码
DROPOUT
故障诊断
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职称材料
利用FCKT以及深度自编码神经网络的滚动轴承故障智能诊断
被引量：
13
3
作者
杨蕊
李宏坤
+1 位作者
王朝阁
郝佰田
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期65-72,共8页
实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率降低问题,提出首先计算原始时域信...
实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率降低问题,提出首先计算原始时域信号的频谱在不同偏移点数下的相关峭度值(FCKT)作为新的样本数据,并结合深度自编码神经网络实现轴承的智能故障分类。新样本相对于原始样本,实现了数据的维数约减,缩短了样本集的分析时间。同时,在保持各样本数据原有信息的基础上,使得样本之间差异性更突出。另外,该方法在避免深度学习算法层与层之间的权值根据经验设定的同时,解决了通过逐层减少隐含层节点数来提高计算效率时带来的分类识别准确率降低的问题。最后,通过试验数据对比分析验证了算法的有效性。
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关键词
不同偏移点数相关峭度值(FCKT)
深度自编码器
智能故障分类
原文传递
题名
基于STM32的汽车故障信息采集节点设计
被引量：
2
1
作者
杨凤年
何文德
刘华富
机构
长沙学院计算机科学与技术系
出处
《现代计算机》
2014年第17期57-61,共5页
基金
长沙市科技计划项目(No.K1205063-11)
文摘
汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究的热点。为了解决汽车维修行业远程故障检测问题,利用OBDII、GPRS和GPS等技术设计实现汽车故障信息采集节点。该节点以STM32F103为中心,包含OBDII转换模块、GPRS模块和GPS模块,实现汽车故障码、时间、经度、纬度、行车速度等信息的采集、处理和暂存,并通过无线通信将信息发送到汽车维护管理中心。实验结果表明,该节点性能较稳定,有较大的实用价值。
关键词
GPS
GPRS
STM32
OBDII
汽车故障码
Keywords
GPS
GPRS
STM32
OBDII
auto fault code
分类号
U472.9 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于改进堆叠自编码器的滚动轴承故障诊断
被引量：
23
2
作者
李晴晴
侯瑞春
丁香乾
机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2064-2070,共7页
基金
国家重点研发计划基金项目(2017YFB1400903)
文摘
针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采用逐层贪婪算法自适应提取高维数据的有效特征,在原始自编码器的基础上加入稀疏限制和“损伤噪声”,提高特征表达的鲁棒性;在微调阶段,通过反向传播神经网络(BPNN)对参数进行微调,提高故障识别的准确率。仿真结果表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断在稳定性、准确率等方面均优于反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)。
关键词
自动编码器
深度学习
损伤噪声
稀疏编码
DROPOUT
故障诊断
Keywords
auto
-en
code
r
deep learning
corrupted noise
sparse coding
Dropout
fault
diagnosis
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
利用FCKT以及深度自编码神经网络的滚动轴承故障智能诊断
被引量：
13
3
作者
杨蕊
李宏坤
王朝阁
郝佰田
机构
大连理工大学机械工程学院
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期65-72,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175057)
文摘
实时、快速、批量地对振动信号进行处理成为故障诊断领域的未来发展趋势,但是可能会带来数据维数灾难问题。针对在样本较大情况下深度学习运行时间较长,以及层与层之间节点数的减少使得故障识别准确率降低问题,提出首先计算原始时域信号的频谱在不同偏移点数下的相关峭度值(FCKT)作为新的样本数据,并结合深度自编码神经网络实现轴承的智能故障分类。新样本相对于原始样本,实现了数据的维数约减,缩短了样本集的分析时间。同时,在保持各样本数据原有信息的基础上,使得样本之间差异性更突出。另外,该方法在避免深度学习算法层与层之间的权值根据经验设定的同时,解决了通过逐层减少隐含层节点数来提高计算效率时带来的分类识别准确率降低的问题。最后,通过试验数据对比分析验证了算法的有效性。
关键词
不同偏移点数相关峭度值(FCKT)
深度自编码器
智能故障分类
Keywords
correlation Kurtosis for different iteration periods (FCKT)
deep
auto
-coding
intelligent
fault
classification
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于STM32的汽车故障信息采集节点设计
杨凤年
何文德
刘华富
《现代计算机》
2014
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进堆叠自编码器的滚动轴承故障诊断
李晴晴
侯瑞春
丁香乾
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用FCKT以及深度自编码神经网络的滚动轴承故障智能诊断
杨蕊
李宏坤
王朝阁
郝佰田
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
13
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