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基于C-DCGAN的铁路道岔转辙机柱塞泵故障诊断方法 被引量：2
1
作者 罗佳 黄晋英 +1 位作者 马健程 刘思远 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期111-120,共10页
针对铁路道岔转辙机设备状态监测数据不完备、非平衡和局部缺失等问题,提出基于改进生成式对抗网络(GAN)的转辙机柱塞泵故障诊断方法。首先,构建条件深度卷积生成式对抗网络(C-DCGAN)模型,利用一维卷积层处理柱塞泵振动信号的时域和频... 针对铁路道岔转辙机设备状态监测数据不完备、非平衡和局部缺失等问题,提出基于改进生成式对抗网络(GAN)的转辙机柱塞泵故障诊断方法。首先,构建条件深度卷积生成式对抗网络(C-DCGAN)模型,利用一维卷积层处理柱塞泵振动信号的时域和频域特征,通过博弈对抗机制优化生成器和判别器,提高模型的泛化能力和故障特征提取能力;其次,引入双时间尺度更新规则(TTUR)来解决判别器正则化过程中的缓慢学习问题,提升模型训练的稳定性;最后,采用实测数据进行案例分析,验证所提方法的有效性。结果表明:在4种不同工况下,生成样本的JSD值分别为0.190,0.235,0.240和0.185;在正常样本与故障样本比例分别为100∶1,50∶1,20∶1和10∶1时,故障分类精度依次达到91.24%,94.13%,94.96%和96.08%。该方法在样本生成方面具有更好的性能,尤其在处理数据不平衡问题时,可达到较高的故障分类精度,为铁路安全运行提供有力保障。 展开更多
关键词 铁路道岔 转辙机柱塞泵 非平衡数据 故障诊断 c-dcgan
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基于大数据与深度学习的意象造型设计
2
作者 孙许方 马宁宁 刘灿奎 《设计》 2025年第13期136-140,共5页
为解决设计师受限于有限经验与方案设计前期效率较低的问题,提出了一种结合数据挖掘和深度学习的产品意象造型设计方法。该方法旨在开发新产品过程中提供灵感,帮助设计师更好地把握造型的意象感知规律,从而提升设计效率。运用数据挖掘技... 为解决设计师受限于有限经验与方案设计前期效率较低的问题,提出了一种结合数据挖掘和深度学习的产品意象造型设计方法。该方法旨在开发新产品过程中提供灵感,帮助设计师更好地把握造型的意象感知规律,从而提升设计效率。运用数据挖掘技术,生成产品造型图像数据集与意象文本数据集,通过文本情感分析与TD-EPA方法筛选主体意象词汇;基于语义差分法和ResNet模型构建意象造型评价模型,高效完成大规模产品意象评价工作;结合样本库与深度条件卷积生成对抗网络(C-DCGAN)构建意象造型生成模型。以微型新能源车设计为例,运用造型评价模型进行打分,利用意象造型生成模型可批量生成产品意象造型方案。通过评估实验证明所提方法可以满足用户意象期望,提高设计效率,从而为设计师提供一种新的思维方式。 展开更多
关键词 深度学习 数据挖掘 残差神经网络(ResNet)模型 条件深度卷积生成式对抗网络(c-dcgan) 意象造型
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基于灵活性量化的抽水蓄能电站规划方法
3
作者 郭海燕 段宝仓 +1 位作者 尹修明 薛捍军 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期22-29,共8页
针对太阳能资源与水电资源富集地区的电站规划问题,考虑到太阳能发电的波动性及电网灵活性需求,提出一种抽水蓄能电站规划方法。首先,同时考虑集中式、分布式光伏电源与太阳能热电站,分析光-水-蓄的互补机理,研究各电站之间的关联制约关... 针对太阳能资源与水电资源富集地区的电站规划问题,考虑到太阳能发电的波动性及电网灵活性需求,提出一种抽水蓄能电站规划方法。首先,同时考虑集中式、分布式光伏电源与太阳能热电站,分析光-水-蓄的互补机理,研究各电站之间的关联制约关系,建立光-水-蓄协调互补框架。然后,考虑投资建设成本及灵活性优化目标,建立抽水蓄能电站双层规划模型。并采用具有自适应数据迁移功能的深度卷积条件生成对抗网络(C-DCGAN)对规划后的光-水-蓄系统发电场景进行生成,结合适用于双层规划模型迭代求解的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。最后,结合实际地区电网与河道数据对提出的抽蓄电站规划方法可行性进行验证,结果表明该文提出的规划方法能有效平抑水电富集地区的新能源出力波动,充分发挥地区特有优势。 展开更多
关键词 太阳能发电 c-dcgan 抽水蓄能 储能电站规划 联合发电系统 梯级水电站
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基于改进深度卷积对抗生成网络的肺结节良恶性分类 被引量：4
4
作者 李莉 张浩洋 乔璐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期262-269,共8页
为提高肺结节良恶性识别的准确率,构建改进深度卷积对抗生成网络(DCGAN)框架与半监督模糊C均值(FCM)聚类结合的SFDG肺结节良恶性识别模型。将带有良恶性等级标签的肺结节图像输入到DCGAN框架,使得只有来源分类能力的判别器网络同时具备... 为提高肺结节良恶性识别的准确率,构建改进深度卷积对抗生成网络(DCGAN)框架与半监督模糊C均值(FCM)聚类结合的SFDG肺结节良恶性识别模型。将带有良恶性等级标签的肺结节图像输入到DCGAN框架,使得只有来源分类能力的判别器网络同时具备肺结节等级分类能力。在判别过程中运用半监督FCM聚类方法,对输入肺结节图像进行特征提取和量化,将输出的当前图像所属类别概率及判别结果与真实结果进行比较来调整网络参数。通过设定加权损失函数最大概率提高模型识别准确率,训练得出具有良好鲁棒性的网络模型。实验结果表明,改进模型的判别器网络具有良好的肺结节良恶性分类能力,准确率高达90.96%。 展开更多
关键词 良恶性分类 卷积神经网络 特征量化 深度卷积对抗生成网络 半监督模糊C均值方法
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基于TTUR的C⁃DCGAN机械故障诊断模型稳定训练方法 被引量：1
5
作者 罗佳 黄晋英 马健程 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期733-740,827,共9页
针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于... 针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于C⁃DCGAN机械故障诊断模型训练中,在判别器和生成器具有单独学习速率的情况下提高模型的稳定性。首先,给出了TTUR在C⁃DCGAN模型中收敛性证明;其次,在西储大学轴承数据集(Case Western Reserve University,简称CWUR)和实验室行星齿轮箱数据集上验证其有效性;最后,引入Jensen⁃Shannon散度(Jensen⁃Shannon divergence,简称JSD)指标评估模型捕获到的真实数据和生成数据之间的相似度。实验结果表明,TTUR提高了C⁃DCGAN的学习能力,优于传统的C⁃DCGAN。 展开更多
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 稳定训练方法 双时间尺度更新规则 JSD散度 机械故障诊断
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基于条件深度卷积生成对抗的汽轮机数据清洗
6
作者 陈高超 曾学文 +2 位作者 付名江 伍仁杰 王志香 《自动化技术与应用》 2025年第11期17-21,69,共6页
大数据技术凭借其响应速度快、处理能力高的优势,为电厂热力设备运行数据分析提供了极大的便利。汽轮机在运行过程会中产生大量运行数据,但由于各种原因会出现数据缺失、不连续、异常等情况,通过大数据清洗算法,可以优化数据内容,提高... 大数据技术凭借其响应速度快、处理能力高的优势,为电厂热力设备运行数据分析提供了极大的便利。汽轮机在运行过程会中产生大量运行数据,但由于各种原因会出现数据缺失、不连续、异常等情况,通过大数据清洗算法,可以优化数据内容,提高数据应用准确性,方便后续的数据处理。采用基于条件深度卷积生成对抗(C-DCGAN)模型将汽轮机边界条件作为输入的条件信息,利用训练好的判别器以及生成器对待清洗数据进行数据清洗工作。可有效剔除待清洗机组数据的异常值及值剔除后缺失数据的数据填充工作,在保证清洗前后数据量一致的同时,填充完整的数据集数据变化趋势相对平缓更加符合实际机组数据分布趋势。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 c-dcgan 数据清洗 汽轮机
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