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Comparison study of typical algorithms for reconstructing time series from the recurrence plot of dynamical systems 被引量:1
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作者 刘杰 石书婷 赵军产 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第1期131-137,共7页
The three most widely used methods for reconstructing the underlying time series via the recurrence plots (RPs) of a dynamical system are compared with each other in this paper. We aim to reconstruct a toy series, a... The three most widely used methods for reconstructing the underlying time series via the recurrence plots (RPs) of a dynamical system are compared with each other in this paper. We aim to reconstruct a toy series, a periodical series, a random series, and a chaotic series to compare the effectiveness of the most widely used typical methods in terms of signal correlation analysis. The application of the most effective algorithm to the typical chaotic Lorenz system verifies the correctness of such an effective algorithm. It is verified that, based on the unthresholded RPs, one can reconstruct the original attractor by choosing different RP thresholds based on the Hirata algorithm. It is shown that, in real applications, it is possible to reconstruct the underlying dynamics by using quite little information from observations of real dynamical systems. Moreover, rules of the threshold chosen in the algorithm are also suggested. 展开更多
关键词 recurrence plot chaotic system time series analysis correlation analysis
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Classification of Short Time Series in Early Parkinson’s Disease With Deep Learning of Fuzzy Recurrence Plots 被引量:10
2
作者 Tuan D.Pham Karin Wardell +1 位作者 Anders Eklund Goran Salerud 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 EI CSCD 2019年第6期1306-1317,共12页
There are many techniques using sensors and wearable devices for detecting and monitoring patients with Parkinson’s disease(PD).A recent development is the utilization of human interaction with computer keyboards for... There are many techniques using sensors and wearable devices for detecting and monitoring patients with Parkinson’s disease(PD).A recent development is the utilization of human interaction with computer keyboards for analyzing and identifying motor signs in the early stages of the disease.Current designs for classification of time series of computer-key hold durations recorded from healthy control and PD subjects require the time series of length to be considerably long.With an attempt to avoid discomfort to participants in performing long physical tasks for data recording,this paper introduces the use of fuzzy recurrence plots of very short time series as input data for the machine training and classification with long short-term memory(LSTM)neural networks.Being an original approach that is able to both significantly increase the feature dimensions and provides the property of deterministic dynamical systems of very short time series for information processing carried out by an LSTM layer architecture,fuzzy recurrence plots provide promising results and outperform the direct input of the time series for the classification of healthy control and early PD subjects. 展开更多
关键词 Deep learning early Parkinson’s disease(PD) fuzzy recurrence plots long short-term memory(LSTM) neural networks pattern classification short time series
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Recognition of dynamically varying PRI modulation via deep learning and recurrence plot 被引量:1
3
作者 WANG Pengcheng LIU Weisong LIU Zheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第4期815-826,共12页
Recognition of pulse repetition interval(PRI)modulation is a fundamental task in the interpretation of radar intentions.However,the existing PRI modulation recognition methods mainly focus on single-label classificati... Recognition of pulse repetition interval(PRI)modulation is a fundamental task in the interpretation of radar intentions.However,the existing PRI modulation recognition methods mainly focus on single-label classification of PRI sequences.The prerequisite for the effectiveness of these methods is that the PRI sequences are perfectly divided according to different modulation types before identification,while the actual situation is that radar pulses reach the receiver continuously,and there is no completely reliable method to achieve this division in the case of non-cooperative reception.Based on the above actual needs,this paper implements an algorithm based on the recurrence plot technique and the multi-target detection model,which does not need to divide the PRI sequence in advance.Compared with the sliding window method,it can more effectively realize the recognition of the dynamically varying PRI mo dulation. 展开更多
关键词 you look only once(YOLO) pulse repetition interval(PRI)modulation recurrence plot
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Middle ear reconstruction estimated by recurrence plot technique
4
作者 Rafal Rusinek Jerzy Warminski +1 位作者 Marek Zadrozniak Marcin Szymanski 《Theoretical & Applied Mechanics Letters》 CAS 2012年第4期64-68,共5页
Middle ear surgery techniques have enabled to improve hearing destroyed by a disease. Despite huge improvement in instrumentation and techniques the results of hearing improvement surgery are still difficult to predic... Middle ear surgery techniques have enabled to improve hearing destroyed by a disease. Despite huge improvement in instrumentation and techniques the results of hearing improvement surgery are still difficult to predict. This paper presents the results of vibrations measurements in a human middle ear obtained at the Medical University of Lublin. Vibrations of the stapes in the case of the intact ossicular chain, after cement incus rebuilding and incus interpositions are compared each other. In this aim a new approach of ossicles vibrations observation is introduced in order to complete information obtained from classical approach which bases on the transfer function. Measurements of ossicular chain vibrations are performed on fresh human temporal bone specimen using the laser doppler vibrometer. Next, after classical research, the extended analysis with the recurrence plots technique is performed. 展开更多
关键词 middle ear vibrations recurrence plot laser doppler vibrometer
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Analysis of Key Features of Non-Linear Behavior Using Recurrence Plots. Case Study: Urban Pollution at Mexico City
5
作者 Marco A. Aceves-Fernandez Jesus Carlos Pedraza-Ortega +3 位作者 Artemio Sotomayor-Olmedo Juan M. Ramos-Arreguín Jose Emilio Vargas-Soto Saul Tovar-Arriaga 《Journal of Environmental Protection》 2012年第9期1147-1160,共14页
The use of Recurrence plots have been extensively used in various fields. In this work, Recurrence Plots (RPs) investigates the changes in the non-linear behaviour of urban air pollution using large datasets of raw da... The use of Recurrence plots have been extensively used in various fields. In this work, Recurrence Plots (RPs) investigates the changes in the non-linear behaviour of urban air pollution using large datasets of raw data (hourly). This analysis has not been used before to extract information from large datasets for this type non-linear problem. Two different approaches have been used to tackle this problem. The first approach is to show results according to monitoring network. The second approach is to show the results by particle type. This analysis shows the feasibility of using Recurrence Analysis for pollution monitoring and control. 展开更多
关键词 recurrence plot AIR Quality AIR POLLUTION Modelling ATMOSPHERIC POLLUTION recurrence Quantification ANALYSIS
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Nonlinear dynamics in Divisia monetary aggregates:an application of recurrence quantification analysis
6
作者 Ioannis Andreadis Athanasios D.Fragkou +1 位作者 Theodoros E.Karakasidis Apostolos Serletis 《Financial Innovation》 2023年第1期467-483,共17页
We construct recurrence plots(RPs)and conduct recurrence quantification analysis(RQA)to investigate the dynamic properties of the new Center for Financial Stability(CFS)Divisia monetary aggregates for the United State... We construct recurrence plots(RPs)and conduct recurrence quantification analysis(RQA)to investigate the dynamic properties of the new Center for Financial Stability(CFS)Divisia monetary aggregates for the United States.In this study,we use the lat-est vintage of Divisia aggregates,maintained within CFS.We use monthly data,from January 1967 to December 2020,which is a sample period that includes the extreme economic events of the 2007–2009 global financial crisis.We then make comparisons between narrow and broad Divisia money measures and find evidence of a nonlinear but reserved possible chaotic explanation of their origin.The application of RPs to broad Divisia monetary aggregates encompasses an additional drift structure around the global financial crisis in 2008.Applying the moving window RQA to the growth rates of narrow and broad Divisia monetary aggregates,we identify periods of changes in data-generating processes and associate such changes to monetary policy regimes and financial innovations that occurred during those times. 展开更多
关键词 Divisia monetary aggregates recurrence plots Moving windows Deterministic dynamics Stochastic structures
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Recurrence Quantification Analysis of Rough Surfaces Applied to Optical and Speckle Profiles
7
作者 Oscar Sarmiento Martinez Darwin Mayorga Cruz +1 位作者 Jorge Uruchurtu Chavarín Estela Sarmiento Bustos 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2016年第4期720-732,共13页
In this paper, Recurrence Quantification Analysis (RQA) is set as a practical nonlinear data tool to establish and compare surface roughness (Ra) through percentage parameters of a dynamical system: Recurrence (%REC),... In this paper, Recurrence Quantification Analysis (RQA) is set as a practical nonlinear data tool to establish and compare surface roughness (Ra) through percentage parameters of a dynamical system: Recurrence (%REC), Determinism (%DET) and Laminarity (%LAM). Variations in surface roughness of different machining procedures from a typical metallic casting comparator are obtained from scattering intensity of a laser beam and expressed as changes in the statistics of speckle patterns and profiles optical properties. The application of the analysis (RQA) by Recurrence Plots (RPs), allowed to distinguish between machining procedures, highlighting features that other methods are unable to detect. 展开更多
关键词 RQA recurrence plots ROUGHNESS Optical Data Processing Speckle Patterns
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基于小波基—改进卷积自编码器的故障诊断方法
8
作者 王娜 刘佳林 王子从 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期351-360,共10页
针对故障诊断中,传统小波包分解(wave packet decomposition,WPD)提取故障特征主观性强、且模型诊断效率低的问题,提出了一种基于小波基—改进卷积自编码器的故障诊断方法。基于能量—泰尔指数准则来准确选择小波基函数,以改善传统小波... 针对故障诊断中,传统小波包分解(wave packet decomposition,WPD)提取故障特征主观性强、且模型诊断效率低的问题,提出了一种基于小波基—改进卷积自编码器的故障诊断方法。基于能量—泰尔指数准则来准确选择小波基函数,以改善传统小波包基函数确定主观性较强的缺点,获得初始故障特征;引入无阈值递归图(thresholdless recurrence plot,TRP),并与小波包分解相结合,从空间角度进一步增强故障特征的显著性,并减少冗余特征;将softmax分类器嵌入到卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)中,并构建新的损失函数,来确保参数训练的准确性,并通过一次迭代学习即可实现参数更新,进一步提高了模型的诊断效率。通过在CWRU数据集和JNU数据集上的仿真,结果表明,所提方法的诊断准确率分别为99.67%和98.33%,相比于其他方法具有更好的诊断精度及效率。 展开更多
关键词 故障诊断 小波包分解 泰尔指数 无阈值递归图 卷积自编码器 损失函数
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基于WP-TRP的滚动轴承故障诊断方法
9
作者 王娜 崔月磊 +1 位作者 罗亮 王子从 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
针对故障诊断中传统时频域法提取特征时易受主观因素影响而导致冗余,且深度学习算法受训练数据影响导致计算复杂性较高的缺点,将时域和频域结合,提出一种基于小波包-无阈值递归图(WPTRP)的滚动轴承故障诊断方法.首先,提出递减信息熵准则... 针对故障诊断中传统时频域法提取特征时易受主观因素影响而导致冗余,且深度学习算法受训练数据影响导致计算复杂性较高的缺点,将时域和频域结合,提出一种基于小波包-无阈值递归图(WPTRP)的滚动轴承故障诊断方法.首先,提出递减信息熵准则,以克服小波包分解的主观性,获取更准确的时频域特征;在此基础上,引入无阈值递归图思想,充分提取数据初始时域特征,并利用奇异值分解进一步降低冗余特征,提高计算效率.然后,引入海洋捕食者算法来获得支持向量机最优参数,实现故障诊断的准确分类.最后,通过标准滚动轴承数据集仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 小波包分解 信息熵 无阈值递归图 奇异值分解 海洋捕食者算法
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基于FDTRP-ALDCNN的小样本轴承故障诊断方法
10
作者 王娜 刘佳林 王子从 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第9期4271-4283,共13页
针对滚动轴承在小样本条件下诊断精度低的问题,提出一种基于频域无阈值递归图与自适应线性可变卷积神经网络(frequency domain thresholdless recurrence plot-adaptive linear deformable convolutional neural network,FDTRP-ALDCNN)... 针对滚动轴承在小样本条件下诊断精度低的问题,提出一种基于频域无阈值递归图与自适应线性可变卷积神经网络(frequency domain thresholdless recurrence plot-adaptive linear deformable convolutional neural network,FDTRP-ALDCNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)将一维时域信号转为频域信号,并与无阈值递归图(thresholdless recurrence plot,TRP)相结合,以有效构建初始特征,提高模型输入质量;其次,采用线性可变卷积核(linear deformable convolutional kernel,LDConv)替换卷积神经网络中方形卷积核,从而能够根据采样数据的分布来调整卷积核形状,准确获取空间信息中的关键特征,提高小样本数据的利用率;再次,设计自适应交叉熵(adaptive cross entropy,ACE)损失函数,根据样本分类损失自适应调整分类器对难分与易分样本的拟合程度,增强难分样本损失在整体分类损失中的显著性,进一步提高小样本下的模型诊断精度;最后,采用CWRU滚动轴承数据集对所提方法进行3组仿真验证。对比仿真的结果表明,所提模型在不同小样本数量下均有较高的诊断准确率,最高可达到99.82%。而对2组不平衡数据集的泛化性分析可知,本模型的诊断准确率分别达到98.56%与99.3%,泛化能力优于其他模型,且具有良好的稳定性。并通过消融实验验证了FFT、LDConv与ACE损失函数对提高故障诊断精度的有效性。综上所述,所提方法能够有效诊断出小样本轴承故障,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 小样本 无阈值递归图 线性可变卷积核 卷积神经网络 交叉熵损失函数
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信息融合的NRP-AlexNet-SENet风电齿轮箱故障诊断
11
作者 龙霞飞 何志成 +3 位作者 曾进辉 周凌 梁凯 伍席文 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期143-151,共9页
针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据... 针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据级融合技术构建数据信息;其次,采用NRP将一维数据信息转换为二维彩色可视特征图;然后,构建一种AlexNet-SENet网络结构,利用嵌入SENet注意力机制的改进AlexNet使其自适应选择并重点搜索结构与节点的关键特征信息。最后,以华中科技大学行星齿轮箱动力学试验平台采集的振动数据集为实例,结果表明该方法的诊断准确率为99%,能更有效提取故障特征信息,具有更高的分类诊断精度。 展开更多
关键词 风电机组齿轮箱 故障诊断 深度学习 信息融合 无阈值递归图 注意力机制
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基于信号递归图和卷积宽度学习的小样本辐射源个体识别方法
12
作者 陈宇鹏 黄科举 +2 位作者 刘辉 邝龙坤 杨俊安 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第9期3086-3092,共7页
针对当前辐射源个体识别方法在小样本条件下容易过学习、识别准确率低的问题,提出一种基于信号递归图和卷积宽度学习的小样本辐射源个体识别方法。该方法将辐射源信号转换为递归图作为宽度学习网络的输入,将辐射源数据时序特征转化为图... 针对当前辐射源个体识别方法在小样本条件下容易过学习、识别准确率低的问题,提出一种基于信号递归图和卷积宽度学习的小样本辐射源个体识别方法。该方法将辐射源信号转换为递归图作为宽度学习网络的输入,将辐射源数据时序特征转化为图像空间特征;此外,提出一种卷积宽度学习网络,将宽度学习中特征节点的计算方式由矩阵乘法替换为卷积运算,通过稀疏连接和权值共享减少模型参数数量,从而减轻模型过拟合风险。通过对公开数据集实验,验证了所提算法在少量训练样本数量条件下相较于其他算法有更好的识别性能。 展开更多
关键词 递归图 卷积宽度学习 小样本 辐射源个体识别
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基于无阈值递归图和CNN-LSTM的人体活动识别算法 被引量:3
13
作者 史立宇 孙杨帆 +2 位作者 谢溢翀 黄旭萍 周彪 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第3期130-133,共4页
人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无... 人体活动识别(HAR)可为智慧生活、医疗监护、虚拟现实等上下文感知系统提供重要的基础信息,是模式识别领域的热门研究方向。针对现有基于惯性传感器的活动识别深度学习算法对于多维时间序列特征的提取效果欠佳的问题,提出了一种基于无阈值递归图(URP)和卷积神经网络—长短期记忆(CNN-LSTM)的活动识别算法。首先,使用SMOTE-ENN算法对惯性数据集进行增强,平衡各个类别样本数量比例;然后,使用URP方法将多维惯性传感时序波形构造为对应多个二维递归矩阵;最后,构建CNN-LSTM组合的分类模型。通过在UCI-HAR、WISDM公开数据集上的实验结果表明:所提算法在测试集上4种分类指标均得到提高,其中准确率分别达到98.32%和98.97%,性能优于现存的其他深度学习算法。 展开更多
关键词 人体活动识别 数据增强 深度学习 无阈值递归图 卷积神经网络 长短期记忆神经网络
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结合递归图与LeNet网络的足底压力身份识别方法
14
作者 袁田 辛义忠 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期338-347,共10页
针对身份识别领域足底压力采集设备在传感器数量和位置配置方面存在的差异性,以及足底压力特征通常依赖于对步态周期数据进行完整分割所带来的时间成本增加问题,提出一种基于足底压力信号的无阈值递归图和LeNet网络的身份识别方法。首... 针对身份识别领域足底压力采集设备在传感器数量和位置配置方面存在的差异性,以及足底压力特征通常依赖于对步态周期数据进行完整分割所带来的时间成本增加问题,提出一种基于足底压力信号的无阈值递归图和LeNet网络的身份识别方法。首先使用自制足底压力采集设备,在常规混凝土地面采集28名无足部及下肢疾病的健康成年参与者无负重等干扰状态自然行走过程中的足底压力数据;再经数据重构算法对足底压力数据进行预处理,将其转化为无阈值递归图;最后将生成的图像作为LeNet网络的输入,完成特征提取与身份识别,并对单一区域及多区域组合方案的结果进行分析比较。实验结果表明,足跟内侧区域、足跟外侧区域、第二跖骨区域和大脚趾区域的组合身份识别性能以最少的传感器数量和高识别精度优于其他方案,其中准确率、精确率、召回率和F 1分数分别达到99.25%、99.22%、99.39%、99.26%。不同区域的身份识别性能受行走过程中不同阶段和受力大小的影响,但随着区域数量的增加,该影响逐渐减弱。此外,实验结果还显示,使用足底压力信号的无阈值递归图进行身份识别的方法无需依赖严格的步态分割,依然能够保持较高的识别精度。为身份识别技术在生物特征识别领域的应用提供了新的思路与技术支持,在公共安全等领域具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 足底压力特征 无阈值递归图 LeNet网络 身份识别
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气爆破岩振动信号优化分解与相关特征分析
15
作者 付晓强 戴良玉 +1 位作者 俞缙 邵艺强 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第5期64-72,共9页
为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号... 为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号GWO-VMD主分量;重构得到去除干扰项的真实信号,揭示气爆信号能量在时频域的分布特征,并量化数码电子雷管精度误差。结果表明:与传统的变分模态算法相比,GWO-VMD算法在气爆破岩信号信噪比提升和自适应相关特征提取方面具有显著优势,具有很强的时变频率追踪性能,能够准确识别数码雷管起爆精度,有效识别隧道爆破雷管灾害源特征。 展开更多
关键词 气爆破岩 振动信号 优化分解 相关特征 递归图 灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)
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基于改进递归图技术的股指市场有效性
16
作者 刘桂东 柯宜龙 +1 位作者 尤国桥 刘曼茜 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期41-48,共8页
提出一种改进的递归图技术,用于计算基于递归微态的熵值(entropy based on recurrence microstates,ENRM)。该方法使用滚动窗口的方式来遍历递归矩阵的子矩阵,能够在保证原有算法精度的基础上大幅提高计算效率,通过Logistic模型进行模... 提出一种改进的递归图技术,用于计算基于递归微态的熵值(entropy based on recurrence microstates,ENRM)。该方法使用滚动窗口的方式来遍历递归矩阵的子矩阵,能够在保证原有算法精度的基础上大幅提高计算效率,通过Logistic模型进行模拟实验。结果表明,基于该改进递归图技术的模型具有更高的计算效率和精度。此外,ENRM关于市场有效性的研究结果表明,使用ENRM与传统的递归图指标递归熵(entropy,ENTR)相结合来分析市场有效性时,不仅具有ENTR单指标量化市场有效性的作用,还能有效识别并进行市场有效性呈动态性演化的时间段。 展开更多
关键词 递归图 递归微态的熵 滚动窗口 市场有效性
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基于图像纹理分析的递归图特征量化方法研究
17
作者 李燕 《统计与决策》 北大核心 2025年第18期18-23,共6页
基于递归图理论的非线性时间序列分析方法越来越受到各领域研究者的重视,已经被成功应用于多个领域。但传统递归图使用Heavyside阶跃函数来判断相空间中状态点的递归行为,这存在两个问题:(1)Heavyside阶跃函数会产生刚性边界问题,造成... 基于递归图理论的非线性时间序列分析方法越来越受到各领域研究者的重视,已经被成功应用于多个领域。但传统递归图使用Heavyside阶跃函数来判断相空间中状态点的递归行为,这存在两个问题:(1)Heavyside阶跃函数会产生刚性边界问题,造成信息丢失;(2)临界距离的选取非常关键,选取不恰当会造成低维动力学错误,但目前对该参数的选取并没有统一的方法。针对上述问题,文章提出如下改进方法:(1)在判断状态相点递归性时使用Gaussian函数代替Heavyside阶跃函数,解决Heaviside阶跃函数所造成的递归分析结果的刚性边界和二元值问题;(2)使用局部二值模型(LBP)和纹理相似性度量Earth Mover’s Distance模型(EMD),就复杂系统动力学特征分析提出了对递归图进行纹理分析的新思路,并在此基础上构建了度量复杂系统动力学特征相似度的方法体系。研究结果显示,所构建的方法能够灵敏且准确地识别出洛伦兹系统动力学特征的突变点,表明该方法能够有效度量复杂系统动力学特征的相似度。 展开更多
关键词 Gaussian函数递归图 动力学特征 复杂系统 纹理分析
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基于多通道递归图与改进ShuffleNetV2的齿轮箱故障诊断研究
18
作者 王天池 郝如江 +2 位作者 邓飞跃 姚勃羽 冯鹏帆 《国防交通工程与技术》 2025年第6期11-16,65,共7页
为了有效利用齿轮箱振动信号中的非线性信息,使其更好地与深度学习相结合,提升故障诊断的识别效果,提出多通道递归图与改进ShuffleNetV2网络的齿轮箱故障诊断模型。将代表传感器三个方向的通道数据分别生成递归图并进行多通道融合,以丰... 为了有效利用齿轮箱振动信号中的非线性信息,使其更好地与深度学习相结合,提升故障诊断的识别效果,提出多通道递归图与改进ShuffleNetV2网络的齿轮箱故障诊断模型。将代表传感器三个方向的通道数据分别生成递归图并进行多通道融合,以丰富故障特征信息,实现数据增强。选取ShuffleNetV2网络模型,对模块和结构进行改进,并添加置换注意力机制。通过使用传动系统动态模拟器实验台数据,验证模型可行性;使用旋转机械传动部件故障植入实验台数据进行消融实验和抗噪性实验,验证了多通道递归图的效果和改进模型的有效性与泛化性。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 递归图 ShuffleNetV2 注意力机制
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基于递归图和MobileNetV3模型的高频变压器故障识别方法
19
作者 陈超杰 顾华 +3 位作者 沈晓峰 杨欢红 叶婧元 王宇轩 《电气自动化》 2025年第3期1-5,共5页
高频变压器是电力电子变压器的核心元件。为提升基于油色谱可视化的高频变压器故障识别方法的准确率,提出了一种基于递归图和MobileNetV3的变压器故障识别方法。首先,对于一维油色谱故障样本序列利用递归图算法进行可视化处理,绘制出故... 高频变压器是电力电子变压器的核心元件。为提升基于油色谱可视化的高频变压器故障识别方法的准确率,提出了一种基于递归图和MobileNetV3的变压器故障识别方法。首先,对于一维油色谱故障样本序列利用递归图算法进行可视化处理,绘制出故障样本二维真彩图;其次,对于故障样本图片较少无法满足深度学习需求的问题,利用深度卷积生成对抗网络进行样本扩充;最后,基于扩充后的样本集利用MobileNetV3模型进行训练。试验结果表明:相较于其余可视化方法,递归图转换的真彩图的区分度更高;深度卷积生成对抗网络生成的样本集更加符合真实情况。改进的MobileNetV3模型可以在故障种类复杂的情况下对故障进行精确识别,且算法收敛速度快、模型小,更加适用于实际应用。 展开更多
关键词 高频变压器 变压器故障识别 油色谱 递归图 深度卷积生成对抗网络
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基于电容传感器的CO_(2)气液两相流流型识别 被引量:1
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作者 孙采鹰 闫勇 张文彪 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期145-148,共4页
为了实现碳捕捉与封存(CCS)管道内CO_(2)流量的精确测量,需要对CO_(2)的流型进行辨识。基于递归定量分析和模糊C均值(FCM)聚类算法,建立了CO_(2)气液两相流的流型识别模型。提出利用小波变换在多尺度下分析CO_(2)气液两相流电容信号递... 为了实现碳捕捉与封存(CCS)管道内CO_(2)流量的精确测量,需要对CO_(2)的流型进行辨识。基于递归定量分析和模糊C均值(FCM)聚类算法,建立了CO_(2)气液两相流的流型识别模型。提出利用小波变换在多尺度下分析CO_(2)气液两相流电容信号递归图结构特性的方法,对各个尺度下的递归图分别进行定量分析,提取出不同流型下CO_(2)流动的电容传感器递归特征参数。采用FCM算法,对特征参数进行流型聚类,完成了对CO_(2)气液两相流的分层流、气泡流和雾状流3种流型的识别。 展开更多
关键词 流型识别 电容传感器 递归图 模糊聚类
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