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Absolute multi-pole encoder with a simple structure based on an improved gray code to enhance the resolution 被引量:1
1
作者 刘勇 《Journal of Chongqing University》 CAS 2009年第3期181-187,共7页
We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring... We developed a novel absolute multi-pole encoder structure to improve the resolution of the multi-pole encoder, realize absolute output and reduce the manufacturing cost of the encoder. The structure includes two ring alnicos defined as index track and sub-division track, respectively. The index track is magnetized based on the improved gray code, with linear halls placed around the track evenly. The outputs of linear halls show the region the rotor belongs to. The sub-division track is magnetized to N-S-N-S (north-south-north-south), and the number of N-S pole pairs is determined by the index track. Three linear hall sensors with an air-gap of 2 mm are used to translate the magnetic filed to voltage signals. The relative offset in a single N-S is obtained through look-up. The magnetic encoder is calibrated using a higher-resolution incremental optical encoder. The pulse output from the optical encoder and hall signals from the magnetic encoder are sampled at the same time and transmitted to a computer, and the relation between them is calculated, and stored in the FLASH of MCU (micro controller unit) for look-up. In the working state, the absolute angle is derived by looking-up with hall signals. The structure is simple and the manufacturing cost is very low and suitable for mass production. 展开更多
关键词 signal encoding magnetic encoder improved gray code absolute output
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Improved Real-Coded Genetic Algorithm Solution for Unit Commitment Problem Considering Energy Saving and Emission Reduction Demands
2
作者 潘谦 何星 +2 位作者 蔡云泽 王治华 苏凡 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2015年第2期218-223,共6页
Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly s... Unit commitment(UC), as a typical optimization problem in electric power system, faces new challenges as energy saving and emission reduction get more and more important in the way to a more environmentally friendly society. To meet these challenges, we propose a UC model considering energy saving and emission reduction. By using real-number coding method, swap-window and hill-climbing operators, we present an improved real-coded genetic algorithm(IRGA) for UC. Compared with other algorithms approach to the proposed UC problem, the IRGA solution shows an improvement in effectiveness and computational time. 展开更多
关键词 genetic algorithm(GA) unit commitment(UC) improved real-number encoding
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基于多模型融合的轴承剩余寿命预测方法 被引量:2
3
作者 第轩 肖旺 +1 位作者 王庆锋 宋运锋 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2412-2424,共13页
准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确... 准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对于保证机械系统的安全运行和制定维修策略具有重要意义。然而,在实际工业应用中,由于工况的变化和环境噪声的干扰,从采集到的信号中提取有用特征十分困难。此外,还存在首次预测时间(FPT)测定模型准确度较低以及趋势分析模型过于简单等问题。上述问题使得机械设备剩余使用寿命(RUL)的高精度预测变得极具挑战。为此,提出了多模型融合的轴承剩余使用寿命预测新方法:首先,构建了结合改进深度森林(GADF)的健康指标模型和结合自注意力机制的自编码器(SAAE)的FPT测定模型;随后,基于FPT测定结果构建粒子滤波模型进行健康指标的趋势分析,最终得到机械设备的剩余使用寿命。实验验证表明,所提方法相较于其他方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 滚动轴承 长短时记忆神经网路 卷积神经网络 改进的深度森林 健康指标 粒子滤波 自编码器 自注意力机制
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一种基于密码的激光编码抗干扰技术研究
4
作者 史建 何訸 +1 位作者 陈祥东 朱王小江 《通信技术》 2025年第7期711-718,共8页
分析了激光制导的原理和缺陷,重点探讨了基于密码的激光制导设备抗干扰的关键技术,提出了一种基于改进高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)加密算法的激光编码抗干扰方法。通过对AES算法进行轻量化轮数优化,引入动态扰动输... 分析了激光制导的原理和缺陷,重点探讨了基于密码的激光制导设备抗干扰的关键技术,提出了一种基于改进高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)加密算法的激光编码抗干扰方法。通过对AES算法进行轻量化轮数优化,引入动态扰动输入机制和密钥滚动更新机制,生成无固定重复频率、周期性随机分布的脉冲时间间隔序列,以提升编码序列的动态性、随机性和不可预测性。然后,基于系统建模与仿真实验,在高重频干扰环境下,对比分析了传统编码、原始AES加密编码和改进AES加密编码的导引信号覆盖率,并设计了消融实验,以验证各改进模块的有效性。研究表明,所提方法能够显著增强激光制导系统在强干扰环境下的生存能力和作战效能,具有良好的工程应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 激光制导 抗干扰 密码编码 改进的AES算法
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基于改进卡尔曼滤波算法的振镜系统动态误差补偿方法研究
5
作者 张泽林 陈光胜 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1960-1969,共10页
围绕振镜电机系统中动态误差对控制性能的影响问题,分析了光栅编码器动态误差的来源,构建了误差数学模型,提出了基于速度动态调整观测噪声协方差的改进卡尔曼滤波算法,并将其嵌入了三环PID控制结构中,验证了改进卡尔曼滤波算法的有效性... 围绕振镜电机系统中动态误差对控制性能的影响问题,分析了光栅编码器动态误差的来源,构建了误差数学模型,提出了基于速度动态调整观测噪声协方差的改进卡尔曼滤波算法,并将其嵌入了三环PID控制结构中,验证了改进卡尔曼滤波算法的有效性。首先,从振镜电机中光栅编码器直流分量及幅值误差和轴系晃动误差两方面入手,建立了误差随转速变化规律的数学模型,揭示了动态条件下编码器信号的内在特性;然后,基于上述理论分析,设计了一种改进型卡尔曼滤波算法,实时调整了观测噪声协方差,提高了滤波效果,并动态补偿了传统滤波方法在低速环境中易出现的偏差问题,设计了三环比例-积分-微分(PID)控制器以实现振镜电机控制;最后,为验证改进卡尔曼滤波算法的有效性,搭建了振镜电机实验平台,对系统在阶跃信号和正弦波信号输入下的响应进行了详细测试,重点考察了均方误差、峰峰误差及误差极值等指标。研究结果表明:在各项性能指标上,改进卡尔曼滤波算法均显著优于直接差分估计及常规卡尔曼滤波方法,其中在10 mrad/ms的速度条件下,均方误差比传统卡尔曼滤波降低了29%,比直接差分方法降低了96.7%。改进卡尔曼滤波算法提高了振镜系统的精度和稳定性。 展开更多
关键词 光学仪器 振镜电机控制 速度动态调整观测噪声协方差 光栅编码器 动态误差分析 改进卡尔曼滤波器 比例-积分-微分
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基于压缩图像与YOLOv5模型的架空输电线路缺陷检测技术 被引量:2
6
作者 刘敏 姜亮 +2 位作者 田杨阳 张璐 陈岑 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期152-159,共8页
【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,... 【目的】输电线路作为电能传输和使用过程中的重要环节,其安全稳定对电力系统的正常运行起着至关重要的作用,因此输电线路日常巡检具有重要作用。重大事故通常由微小缺陷隐患发展而来,日常巡检通常采用人工、无人机、可视化通道等手段,无论何种方式都需要处理大量可视化、红外或者紫外照片。但由于输电线路的特殊性,架设条件涉及多种环境,其巡检图像背景通常较为复杂,采用人工复核审查的方式精度较高,但对经验依赖较大且效率极低。如何快速、准确地识别架空线路巡检图片是架空输电线路缺陷识别的关键。传统输电线路巡检图片识别方法在复杂背景的干扰下,容易出现缺陷识别精确度不高的问题。【方法】为提高架空输电线路巡检图像复杂背景下的检测准确率,提出了一种兼顾识别效率和准确性的缺陷检测方法。基于压缩图像技术并结合YOLOv5模型,设计了一种基于稀疏卷积的非对称特征聚合压缩算法,将原始图像通过编码减少图像存储所需空间以便于存储和传输,经过信息通道传输到解密器后,再将压缩图像进行解码复原以提升局部集合特征的学习效率。同时,通过融入通道空间注意力模块从特征图中得到注意力通道权重矩阵和空间权重矩阵,并通过权重矩阵判断特征图区域的重要程度,完成对YOLOv5模型处理效率的提升。【结果】将压缩恢复后的图像输入改进YOLOv5模型中,利用通道注意力模块(CAM)和空间注意力模块(SAM)分别对图像进行通道与空间上的注意力数据处理,通过全局平均池化和最大池化处理增强目标区域的特征,并引入空间注意力模块增强通道注意力对特征位置信息的关注,以检测出存在缺陷的设备,并通过实验验证了方法的有效性。【结论】以某架空线路的巡检图像数据集为基础,对检测方法开展训练与测试,结果表明,巡检图像经所提技术压缩后,尺寸明显减小,恢复后的图像尺寸较原图约降低了3 MB且未出现失真;改进YOLOv5模型具有较高的检测精确度,其检测准确率和时间分别为0.91和0.87 s,算法在降低图像尺寸提升检测速度的同时保证了检测准确率。 展开更多
关键词 架空输电线路 缺陷检测 图像压缩 改进YOLOv5模型 非对称特征聚合编解码网络 通道空间注意力模块 逐通道稀疏残差卷积 检测准确率
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多通道高速通信数据改进LZW压缩算法仿真
7
作者 严承启 李锦明 《计算机仿真》 2025年第3期289-293,共5页
多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态... 多通道高速通信传输的数据量大,需要快速、高效地对其处理和压缩。但大多数压缩技术在数据压缩过程中编码程序设计不合理,导致数据压缩结果不理想。因此,设计一种多通道高速通信数据改进串表(Lemple-Ziv-Welch,LZW)压缩算法。采用动态编码方式更换传统特定位宽编码方式,根据数据情况合理调整各码字长度;使用有限状态熵编码优化字符匹配方案,通过码流状态找出变长码字与字典的索引,提升字符匹配效率,解决短序列编码存在压缩性能低问题;采用哈希函数、平均搜索长度改进字典搜索方式,即按照关键字得出各节点存储位置,提升字符串的搜索速度。实验结果表明,改进方法的数据压缩比保持在0.2以内,且压缩精度高,能降低压缩流程的复杂度,可推广使用。 展开更多
关键词 通信数据 改进压缩算法 冗余数据 动态编码 码字长度 字符
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基于IWOA-BERT的磨煤机故障预警
8
作者 段明达 张胜 《振动与冲击》 北大核心 2025年第11期288-294,共7页
实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过... 实现磨煤机的故障预警技术可以降低事故发生率,针对其运行中随机扰动多,且故障早期阶段不易判断的特点,提出了一种基于改进鲸鱼算法优化BERT(bidirectional encoder representations from transformers)模型的故障预警方法。首先,通过改进传统鲸鱼算法的收敛因子和引入高斯变异算子来增强算法的寻优能力;其次,选取与磨煤机故障相关的特征参数作为建模变量,利用改进鲸鱼算法优化BERT模型的超参数,建立故障预警模型;然后,计算正常状态数据中每个滑动窗口的相似度均值,选取最小值乘以阈值系数确定预警阈值;最后,根据专家系统推理预警时刻的故障类型并给出检修指导。将所提方法应用于某350 MW机组磨煤机的运行中,结果表明模型的预测准确率高,且能提前24 s给出预警信息,为工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 磨煤机 故障预警 BERT算法 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 专家系统
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基于改进复数编码共生生物搜索算法的光伏模型参数辨识
9
作者 孙志媛 刘默斯 +1 位作者 周荣蓉 冀婉玉 《电力需求侧管理》 2025年第2期21-26,共6页
由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improv... 由于光伏模型具有多模态和非线性的特点,其参数辨识是一个具有挑战性的问题。鉴于传统算法在光伏模型参数辨识领域所面临的可靠性不足、精度低下、易于陷入局部最优解及早熟收敛的局限,提出了一种改进型复数编码共生生物搜索算法(improved complex valued encoding symbiotic organisms search,ICSOS)用于光伏模型参数辨识。为增强传统共生生物搜索算法的寻优能力,引入了复数编码机制,由原先的一维实数编码拓展至二维复数编码空间,以扩大群体的搜索范围,增强算法的寻优能力和速度。仿真验证表明所提出的改进算法在单二极管模型和光伏组件模型参数辨识过程中均具有良好的适用性,与其他优化算法相比,ICSOS算法能够获得更低的均方根误差(root mean square error,RMSE),且能够快速寻优,有效减少预测误差,提高参数识别的精度。 展开更多
关键词 光伏模型 参数辨识 复数编码 改进型共生生物搜索算法
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基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断
10
作者 雷兵 李响 +1 位作者 陈红 唐佳桃 《机电工程技术》 2025年第19期70-76,88,共8页
针对传统故障识别方法中信息时间序列关联性特征提取不充分,导致故障诊断识别准确率低的问题,将S变换图编码方法引入滚动轴承故障识别中,提出基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断方法。采用S变换图编码技术将一维振动信... 针对传统故障识别方法中信息时间序列关联性特征提取不充分,导致故障诊断识别准确率低的问题,将S变换图编码方法引入滚动轴承故障识别中,提出基于S变换与改进AlexNet网络的滚动轴承故障智能诊断方法。采用S变换图编码技术将一维振动信号转换成二维图像特征数据,有效避免微弱特征信息丢失;将转换后的二维图像尺寸调整至合适大小,最后利用改进AlexNet网络的自适应特征提取能力,实现滚动轴承故障智能识别。基于故障模拟实验平台采集的轴承故障数据进行验证,结果表明:与其他图编码方法和改进的LeNet、SVM分类器方法相比,所提方法轴承故障识别准确率达99.57%,具有更高的识别准确率和更好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 S变换 故障智能识别 图编码方法 改进AlexNet网络 二维图像
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基于多重卷积组合大模型的光伏出力预测
11
作者 殷林飞 张依玲 《综合智慧能源》 2025年第4期63-72,共10页
针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信... 针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信息;WFRN利用粒子群优化算法优化2个深度神经网络预测输出的权重系数,提高预测精度;整合TCNNs和WFRN的预测结果并输入到IBERT的大模型中训练,利用IBERT的注意力机制实现可解释性的特征分析,从而确定最终光伏出力预测值。将TCNNs-WFRN-IBERT用于预测巴西纳塔尔市提前1d每小时的光伏出力,用实际光伏出力和气象数据进行仿真试验并与38种算法作对比。试验结果表明,TCNNs-WFRN-IBERT模型的平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为22.61 W,1818.20 W2和42.64 W。经对比,TCNNs-WFRN-IBERT的各评价指标均低于其他模型,且MAE数值比其他38种对比模型相对至少小2.71%,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 三重卷积神经网络 权重全连接回归网络 改进的双向编码器表征网络 光伏出力预测 多重卷积组合大模型 注意力机制
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基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法 被引量:1
12
作者 孙灵 《现代电子技术》 北大核心 2024年第15期86-90,共5页
传统的残差网络在复原运动目标模糊图像时,在模糊程度较严重的情况下,存在特征提取不充分、噪声干扰等问题,导致恢复出的图像无法完全达到原始图像的清晰度和细节。对此,提出基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法。对采集到的运... 传统的残差网络在复原运动目标模糊图像时,在模糊程度较严重的情况下,存在特征提取不充分、噪声干扰等问题,导致恢复出的图像无法完全达到原始图像的清晰度和细节。对此,提出基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法。对采集到的运动目标模糊图像,采用多损失函数融合方法改进传统残差块结构,构建编码器-解码器网络训练结构,训练损失函数,提升网络的特征学习能力。通过完成训练的网络,输出运动目标模糊图像复原结果。实验结果表明,该方法复原运动目标模糊图像的峰值信噪比高于30 dB,结构相似性高于0.9。 展开更多
关键词 改进残差网络 运动目标 多损失函数融合 模糊图像 编辑器-解码器网络 复原方法
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基于稀疏自编码的多维数据去重聚类算法分析
13
作者 薛丽香 高丽杰 李占波 《计算机仿真》 2024年第3期542-547,共6页
随着科技信息的不断发展,数据量与数据类型与日俱增,针对数据集维度高、重复数据多导致有效信息提取复杂的问题,提出基于改进稀疏自编码器的多维数据聚类算法。算法分为数据处理与聚类分析两大部分,数据处理时首先利用S-SAE中逐层贪婪... 随着科技信息的不断发展,数据量与数据类型与日俱增,针对数据集维度高、重复数据多导致有效信息提取复杂的问题,提出基于改进稀疏自编码器的多维数据聚类算法。算法分为数据处理与聚类分析两大部分,数据处理时首先利用S-SAE中逐层贪婪的原理将高维数据集降维至每组6维的数据集;接着采用映射值匹配机制对降维后的数据集进行重复数据清洗处理,被清洗的值用0替代;然后将处理好的数据投入到K-Means++聚类算法中进行聚类分析;最终构建出TS-SAE-K-Means++多维数据聚类模型,并通过最优化分析得出其最优化参数设置情况。通过对不同基线组合算法的仿真对比分析表明,TS-SAE-K-Means++在聚类轮廓系数S与模型特征值F1评价体系中均优于其它算法组合。这表明提出的算法在解决高维数据内有效信息提取的问题上具有一定的优越性。 展开更多
关键词 改进稀疏自编码器 聚类算法 评级指标
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基于数据驱动的电力系统虚假数据注入攻击防御框架的研究 被引量:3
14
作者 陈柏任 夏候凯顺 李梦诗 《电测与仪表》 北大核心 2024年第12期10-16,共7页
电力系统状态估计(power system state estimation,PSSE)在现代智能电网的稳定运行中起着至关重要的作用,但它也容易遭受网络攻击。虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIA)是最常见的网络攻击方式之一,它可以篡改量测数... 电力系统状态估计(power system state estimation,PSSE)在现代智能电网的稳定运行中起着至关重要的作用,但它也容易遭受网络攻击。虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIA)是最常见的网络攻击方式之一,它可以篡改量测数据并绕过不良数据检测(bad data detection,BDD)机制,从而导致不正确的状态估计结果。文中提出一种基于数据驱动的针对PSSE的FDIA防御框架,该框架包含异常检测子框架和数据恢复子框架。异常检测部分采用改进的图卷积网络(improved graph convolutional network,IGCN)模型,该模型采用动态的边缘条件滤波器作用于图结构中,有效利用电力系统的拓扑信息、节点特征和边特征,从而检测出异常值。数据恢复部分采用变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)模型,该模型将深度学习思想与贝叶斯推理相结合,可以有效地将异常数据恢复到在正常运行情况下的数值。针对不同攻击强度和攻击程度下的IEEE 14系统进行案例研究,以评估防御框架的检测与恢复性能。仿真结果表明,基于IGCN的异常检测子框架性能优于常规的数据驱动模型框架,其总体精确率为99.348%,召回率为99.331%,F1值为99.324%,基于VAE的数据恢复子框架的总体平均绝对误差为0.00534 p.u.,证明了防御框架优异的检测与恢复性能。 展开更多
关键词 电力系统状态估计 虚假数据注入攻击 数据驱动 改进图卷积网络 变分自编码器
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基于改进谱线增强的光电编码器γ辐射噪声滤波算法研究
15
作者 董威 王中华 +1 位作者 姜潮 邱添 《核技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期67-78,共12页
针对核辐射环境下光电编码器因受γ辐射总剂量效应影响而导致输出信号质量劣化的问题,提出了一种兼顾精度和效率的改进谱线增强算法(Improved Adaptive Line Enhancer Method,IALEM)。该算法引入Softsign函数建立误差与步长之间的非线... 针对核辐射环境下光电编码器因受γ辐射总剂量效应影响而导致输出信号质量劣化的问题,提出了一种兼顾精度和效率的改进谱线增强算法(Improved Adaptive Line Enhancer Method,IALEM)。该算法引入Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,通过在步长更新公式中引入前一时刻步长值,达到收敛速度快且稳态误差小的目的。分别在算法收敛速度、稳态误差、低信噪比输入、计算量4个方面与同类算法进行比较。结果表明,该算法在拥有较低计算量的同时,其收敛速度更快、稳态误差更小,并且对于低信噪比信号具有更好的滤波效果。最后,在光电编码器上对本文所提算法进行了现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件实现;并在60Co γ辐射环境中对算法的滤波效果进行了实验测试。实验结果表明:所提出的算法可有效滤除光电编码器因γ辐射产生的噪声,提高光电编码器输出信号的质量。 展开更多
关键词 光电编码器 变步长 改进谱线增强算法 辐射噪声滤波
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基于SSAE-IARO-BiLSTM的工业过程故障诊断研究 被引量:2
16
作者 张瑞成 孙伟良 梁卫征 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第15期244-250,260,共8页
针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long ... 针对工业过程故障诊断精度低的问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto-encoder network, SSAE)和改进人工兔算法优化双向长短时记忆神经网络(improved artificial rabbit algorithm optimized bidirectional long short-term memory neural network, IARO-BiLSTM)的故障诊断方法。首先,利用SSAE网络强大的特征提取能力,实现对原始数据进行降维处理;其次,引入Circle混沌映射以达到丰富种群数量的目的,提出权重系数和Levy飞行机制改进人工兔算法的位置更新公式,提高人工兔算法的寻优能力,进而对BiLSTM网络的参数进行优化。最后,利用优化后的BiLSTM网络实现对故障的识别和分类。通过选取多组数据集进行验证,结果表明,基于SSAE-IARO-BiLSTM故障诊断方法能够准确地对故障进行识别和分类,且诊断准确率可达98%以上。 展开更多
关键词 故障诊断 人工兔算法(IARO) 双向长短时记忆网络(BiLSTM) 栈式稀疏自编码器(SSAE)
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UAT2数据链发射机编码及调制技术
17
作者 文旌宇 汤新民 +1 位作者 冯文源 管祥民 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期53-62,共10页
为应对低空空域飞行器数量的增加及航空产业对未来城市空中交通(UAM)飞行器的监视跟踪需求,文章对UAT2数据链发射机的编码与调制技术进行研究:搭建UAT2数据链发射机系统结构,针对UAM飞行器监视需求,提出可寻址数据上行链路通信编码及飞... 为应对低空空域飞行器数量的增加及航空产业对未来城市空中交通(UAM)飞行器的监视跟踪需求,文章对UAT2数据链发射机的编码与调制技术进行研究:搭建UAT2数据链发射机系统结构,针对UAM飞行器监视需求,提出可寻址数据上行链路通信编码及飞行器健康状况监测下行链路编码规则算法,旨在全面覆盖UAM的安全运行需求;开发一种UAT2报文的轻量高速化RS编码算法,以减少执行时间和内存占用;基于直接数字频率合成DDS技术,实现连续相位频移键控CPFSK调制,符合UAT2数据链信号要求,确保了频谱能量的集中分布。关键编码和调制技术经过测试分析与性能评估,能够有效适用于UAT2数据链发射机。 展开更多
关键词 UAT2数据链 信源编码规则算法 RS编码改进算法 直接数字频率合成
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基于改进灰狼算法的新媒体网络资源分布式共享系统设计 被引量:1
18
作者 张景明 包迅格 +3 位作者 詹佳雯 尚天婷 朱铭达 甘文杰 《微型电脑应用》 2024年第3期188-192,共5页
在共享资源采集层以AD2S1210WDSTZ为核心,设计数据采集装置,并用SPI接口编程实现共享资源传输信号交互。在共享资源处理层,设计多机集群的脱敏处理装置,实现对资源的统一分布式处理。在共享资源服务层,设计API共享接口,保证共享接口稳... 在共享资源采集层以AD2S1210WDSTZ为核心,设计数据采集装置,并用SPI接口编程实现共享资源传输信号交互。在共享资源处理层,设计多机集群的脱敏处理装置,实现对资源的统一分布式处理。在共享资源服务层,设计API共享接口,保证共享接口稳定。在新媒体网络资源高维空间中,引入非线性收敛因子,改善全局搜索能力。根据非线性收敛因子优化结果,使用Sigmoid函数实现解空间与二元空间数据类型的转换,保证转换结果匹配,实现分布式灰狼位置映射。结合二进制编码,计算待需要处理节点长度和多共享信道传输效益,更新灰狼搜索位置,实现多信道资源分布式共享。由实验结果可知,该系统在2个场景下与理想频谱展示结果一致,且资源最大吞吐量为450 bit,具有良好资源分布式共享效果。 展开更多
关键词 改进灰狼算法 新媒体网络资源 分布式共享 二进制编码
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基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法 被引量:18
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作者 袁莉芬 宁暑光 +2 位作者 何怡刚 张朝龙 吕密 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期36-45,共10页
针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框... 针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 改进堆叠自动编码器 柔性最大值分类器 深度学习
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基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法 被引量:10
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作者 喻玲娟 王亚东 +2 位作者 谢晓春 林赟 洪文 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期622-631,共10页
近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得... 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 全卷积神经网络 卷积自编码器 改进的卷积自编码器
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