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基于改进的EfficientNetV2和UNetTSF的刀具磨损状态识别及预测方法
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作者 张曦 朱红 +1 位作者 张龙佳 Ahmed ABDELTAWAB 《中国机械工程》 北大核心 2026年第3期668-678,687,共12页
针对刀具在机磨损状态监测问题,为提高刀具磨损预测的准确性,提出了一种融合格拉姆角场(GAF)、改进的EfficientNetV2轻量级网络和UNetTSF时序预测模型的新型监测模型GAFiEfficientNetV2-UNetTSF。该模型采用先分类后预测的策略,采集刀... 针对刀具在机磨损状态监测问题,为提高刀具磨损预测的准确性,提出了一种融合格拉姆角场(GAF)、改进的EfficientNetV2轻量级网络和UNetTSF时序预测模型的新型监测模型GAFiEfficientNetV2-UNetTSF。该模型采用先分类后预测的策略,采集刀具加工过程中的力信号,并使用分段聚合技术实现特征降维,利用格拉姆角场分别对三向力信号进行编码,得到三组单通道图像,并将同一时序下的三组单通道图像堆叠成三通道图像。构建改进的EfficientNetV2训练网络进行特征的自动提取和分类以实现刀具磨损状态识别。针对最关键的刀具磨损状态,利用UNetTSF模型进行磨损值预测,以实现精确预判。通过对比实验,验证了该模型在刀具磨损状态识别任务中的高准确率以及磨损值预测方面的高精度,为刀具磨损状态监测领域提供了一种更精准的监测方法,对提高工业生产效率和降低维护成本具有重要意义。 展开更多
关键词 格拉姆角场 EfficientNetV2 unettsf 刀具磨损状态 刀具磨损监测
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基于改进时间全卷积网络的中短期树干液流预测
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作者 姚琴娟 王伟博 +4 位作者 胡云昊 任桢 罗煦钦 张培松 邬嘉豪 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2026年第1期104-114,共11页
[目的]为准确预测短期至中期的树干液流速率,提出一种基于CEEMDAN-SE-CE-UnetTSF的混合预测模型,用于实现树干液流的中短期精准预测,对于评估森林水分利用效率以及实现树木健康状况的早期诊断具有重要意义。[方法]首先,采用完全集成自... [目的]为准确预测短期至中期的树干液流速率,提出一种基于CEEMDAN-SE-CE-UnetTSF的混合预测模型,用于实现树干液流的中短期精准预测,对于评估森林水分利用效率以及实现树木健康状况的早期诊断具有重要意义。[方法]首先,采用完全集成自适应噪声经验模态分解与样本熵分析,提取树干液流序列的内在模态特征;其次,利用交叉熵算法筛选关键环境变量,最终确定4个主要环境因子作为模型输入;最后,在此基础上,构建基于UnetTSF架构的预测框架,分别对未来24~168 h的液流速率进行预测。研究采用来自SAPFLUXNET的公开数据集,包含2013—2015年间以30 min间隔采集的49 660条树干液流与环境因子记录。[结果]在不同预测时间尺度下所提出的模型性能均优于Transformer、Informer、Autoformer和PatchTST等主流时序预测模型。该模型在不同时间跨度的数据集上均表现出良好的预测精度与鲁棒性,具有较强的泛化能力。[结论]构建的树干液流预测模型不仅方法上有创新,还为智慧林业管理中的水分监测与生理诊断提供了有效的技术支持,在水资源优化与森林健康管理领域具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 完全集成自适应噪声经验模态分解 样本熵 交叉熵 unettsf 树干液流
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