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随着智能制造和工业大数据的快速发展,迁移学习在旋转设备故障诊断领域得到了广泛研究.在工业现场,存在大量目标域标签空间为源域标签空间子集的场景,现有迁移学习方法在处理此类场景时,无法消除源域离群类别对目标域分类产生的负迁移影响.部分迁移学习通过限制源域不同类别数据在特征对齐过程的贡献度,实现源域和目标域共享类别特征对齐.然而,现有部分迁移学习方法仅考虑源域和目标域共享类别边缘分布对齐,未考虑源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐,诊断正确率仍有待提高.为此,本文以Vision Transformer网络为基础网络架构,提出基于双级对齐部分迁移网络的故障诊断方法:一方面构造加权平衡机制促进源域和目标域共享类别间的边缘分布对齐,另一方面利用度量学习实现源域和目标域共享类别各子类间的状态分布对齐.利用滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,结果表明:所提方法在所有诊断案例中的准确率均在95%以上,相比其他对比方法表现出更优的诊断效果. 相似文献
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为了进一步提高模拟电路故障诊断的正确率,提出一种基于多重注意力机制的一维卷积神经网络故障诊断方法。该方法针对数据的维度调整网络参数,采用自适应力矩估计算法为不同的参数设计独立的自适应性学习率从而训练网络,并引入多重注意力机制以增强网络提取特征的能力,从而提高诊断正确率。实验结果表明,在对Sallen-Key滤波器电路诊断测试时正确率达到100%,在对四运放双二阶滤波电路进行故障诊断时,该方法仍具有99.74%的正确率,相比不添加注意力机制的方法高出1.8%,展现出较强的诊断能力。 相似文献
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在运用BP神经网络进行模拟电路故障诊断过程中,代表故障特征的网络输入至关重要。分析了常见特征信息提取和故障诊断方法,提出一种基于多测试点、多特征信息原始样本集的新方法。运用这种方法构造原始故障特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络进行训练,仿真结果表明,通过该方法构造的样本集训练出来的网络对模拟电路故障诊断的正确率优于传统方法,证明了该方法在模拟电路故障诊断中的可行性,为模拟电路的故障诊断提供了一种新方法。 相似文献
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在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取,通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合,对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优,将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明,FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了8.91 s,单故障诊断准确率可达97.2%,比SSA-ELM和ELM分别提高了1.9%和2.8%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了0.4%和1.0%。该故障诊断方法准确率高、耗时短,具有较强的模拟电路故障检测能力。 相似文献
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基于小波分解和BP网络模拟电路故障诊断研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了高效、准确地对模拟电路故障进行诊断,采用了一种基于小波多层分解和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断方法。该法利用了多层小波分解优异的时频特性来提取故障特征参数,结合了BP网络强大的非线性分类能力和快速的收敛特性。将该方法应用到模拟带阻滤波器单一软故障诊断中,仿真结果表明该方法是有效的,而且具有比传统BP网络方法的学习收敛速度快得多,诊断正确率高的特点。 相似文献
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针对工业故障诊断过程中训练样本不足导致的诊断性能低下问题,文中以迁移学习和深度学习方法为基础,提出一种迁移BN-CNN(Batch Normalization-Convolutional Neural Network)框架。为了减少网络对初始化方法的依赖,在卷积神经网络中引入批归一化层,对网络的隐藏层进行归一化处理。针对目标域标签数据不充足问题,通过基于样本的迁移学习方法扩充目标域的标记数据量,引入基于模型的迁移学习方法,通过充足的源域数据预训练BN-CNN网络,并利用数据量扩充后的目标域微调该网络部分参数,降低了少量样本训练深度神经网络的难度,得到了更适合目标域的故障诊断模型。采用TE工业数据集对该方法进行对比验证,实验结果表明,文中所提方法对于小样本工业过程故障具有较好的诊断性能,其平均精度值为0.804。 相似文献
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根据模拟电路故障诊断中的测前模拟诊断SBT法,本文采用PSpice对待测电路CUT故障进行模拟仿真,通过小波包分析和信息熵方法提取故障电路输出信号的特征向量,利用Matlab设计的神经网络算法构建故障分类器并对电路故障进行识别与诊断。仿真实验结果表明将PSpice与Matlab相结合的诊断方法能够有效地诊断模拟电路故障,为模拟电路故障诊断的教学和科研提供参考。 相似文献
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文章研究了电流源激励下,二端口网络的输入端电压和输出端电压随网络中元件参数变化时相互之间的关系,并在此基础上提出了一种模拟电路故障诊断新方法。该方法不仅能够同时诊断元件的硬故障和参数偏移故障,而且能够同时运用于直流测试和交流测试。 相似文献
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基于神经网络的模拟电路故障诊断研究 总被引:6,自引:3,他引:3
针对模拟电路,提出一种基于神经网络的故障诊断方法.通过故障字典的建立,选择电路的最佳测试节点,电路故障响应进行预处理后得到故障特征向量,再输入到神经网络实现电路故障诊断.仿真结果表明:该方法有效地解决了模拟电路辨识难的问题,具有更好的故障分辨率,取得了满意的诊断效果. 相似文献
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一种新的基于神经网络的模拟电路故障诊断系统 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了基于BP神经网络(BPNN)进行模拟电路故障诊断定位的理论,设计并实现以数字信号处理器(DSP)为核心的故障诊断系统.该系统采用模块化设计,具有扩充方便、高速采样的特点;将采样数据构成故障特征向量,利用BP网络训练这些特征向量并进行故障模式分类,实现模拟电路及PCB故障诊断.并给出了PCB板的故障诊断硬件结构及对单软和双软故障的诊断设计方法. 相似文献
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利用容差模拟电路节点电压灵敏度序列守恒定理,得到了模拟电路元件的软、硬故障统一样本。然后利用统一样本集训练BP神经网络,并将神经网络用于子网络级模拟故障诊断。实例验证表明,软、硬故障统一样本集使得用于神经网络训练所需样本数目大大减少,但经过训练的神经网络可以诊断容差模拟电路的全部软、硬故障,而且诊断正确率较高。 相似文献
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对模拟故障电路进行特征提取与分类是模拟电路诊断的两个重要环节。现有方法多对时域响应信号进行小波变换以提取故障特征,并用神经网络或支持向量机方法实现对故障进行分类。为提高模拟电路故障诊断率,提出一种局域均值分解(LMD)与SVM相结合的新算法。该算法运用局域均值算法(LMD),将其自适应地分解为一系列单分量调幅-调频信号(PF),通过提取电路正常和故障状态的特征,运用SVM对其分类,获得诊断效率。仿真实验结果表明,该方法对模拟电路的故障诊断精度达到98%以上,适用于模拟电路的故障诊断。 相似文献
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容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现 总被引:1,自引:3,他引:1
提出了基于SOFM神经网络的容差模拟电路故障模糊诊断方法及其实现。该方法将网络撕裂法和SOFM神经网络相结合进行故障测试.并运用所设计的模糊逻辑神经网络系统判断测试条件,定位容差模拟电路的子网络级故障。仿真试验表明该方法故障定位精确度高。撕裂迅速,有利于大规模容差模拟电路故障诊断的实现。 相似文献
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