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1.
为提高对磨煤机故障的事前预知能力,结合深度学习方法的优势,在传统长短时记忆(LSTM)神经网络的基础上,提出基于卷积神经网络-长短时记忆神经网络(CNN-LSTM)的磨煤机故障预警方法。选择与磨煤机堵煤故障相关的测点作为模型的输入量,进行多元时间序列预测。得到模型输出预测值与磨煤机正常工作状态下的运行数据之间的偏离度函数,运用核密度估计方法确定预警阈值,实现磨煤机堵煤故障预警。以某660 MW火电机组的中速磨煤机为研究对象,建立CNN-LSTM模型并进行故障预警试验。试验结果表明,该模型可以精确预测磨煤机多个测点参数的变化趋势,相较于LSTM神经网络模型具有更高的精确度。该方法能够提前对磨煤机堵煤故障做出有效预警。  相似文献   
2.
随着我国电力技术的飞速发展,新时代变电站也更加智能化及网络化,相应地,对电力系统维护检修技术的要求也更高.为了使得智能站继电保护设备定值巡检更加准确及快速,提出一种基于 CNN 及 RPN 技术的继电保护参数巡检方法,通过 CNN 及 RPN 技术识别多种格式的标准定值清单,解析获得设备标准定值内容,再通过解析智能 站配置文件,获得与继电保护设备通信条件并提取当前运行定值数据,最终完成继电保护定值自动核对工作,有效提 高智能站运维人员定值核对工作效率.  相似文献   
3.
4.
精确的光伏发电短期预测在微电网智能能源管理系统中起着至关重要的作用;文章提出一种基于注意力机制的CNN-BiGRU短期光伏发电功率预测模型;其核心思想是通过CNN提取光伏数据的空间特征,把CNN提取的这些空间特征送入到BiGRU神经网络中,利用BiGRU模型捕捉光伏时序数据集的双向信息流,学习光伏特征的动态变化规律,引入Attention机制为CNN-BiGRU的隐藏层输出赋予权重,减少因时序过长造成的信息丢失,并且突出强相关特征的影响,减少弱相关特征的影响。在美国俄勒冈州本德市公开数据集上做了验证,并与BP神经网络、GRU、BiGRU、基于Attention机制的BiLSTM以及基于Attention机制的BiGRU进行对比,实验结果表明所提模型在预测精度上更有优越性。  相似文献   
5.
集成化装备的故障检测和健康管理(PHM)已成为装备领域研究的重点,但是由于其集成度高,结构复杂,综合性强等特点,采用常规的检测方法常面临信息多源异构,体量浩大,且实时性难以保证的问题,不仅消耗大量的人力物力,而且需要极强的数据分析及管控能力。为保证准确性、实时性和有效性的统一,研究提出一种基于CNN和Bi-LSTM(双向长短记忆网络,Bidirectional short and long memory network)及其优化算法的故障检测算法,构建了Bi-LSTM-CNN-FCM模型,并通过田纳西-伊斯曼化工过程数据集进行验证。在实验过程中通过观察不同激活函数对模型精度和效果的影响选择合适的激活函数,最终确定在卷积层使用tanh激活函数,在全连接层使用relu激活函数。在确定激活函数后对模型不断优化,在模型末端加入FCM聚类算法,提高了故障检测分类的准确率,最后以准确率和损失值为依据,通过与单一的LSTM模型,CNN模型和LSTM-CNN模型对比,证明该模型的优越性。该模型使得故障检测的准确率提升至98.25%,损失值减少至0.0104,在性能上明显优于其他模型。  相似文献   
6.
7.
陆地深层、超深层地震资料低频信息缺失、地震资料分辨率低,影响后续地震资料的准确解释。基于模型驱动的低频补偿方法依赖严格假设且参数调整不灵活;卷积神经网络(CNN)对细微变化的特征提取能力有限且梯度变化不明显、网络易陷入局部最优,导致低频欠补偿或补偿精度低。为此,提出一种结合改进CNN和双约束损失函数的叠前地震数据低频补偿方法。为解决梯度消失问题,在不增加CNN计算复杂度的前提下,加入可直接学习输入与输出之间残差特征的网络单元(残差块),并采用批归一化处理,使网络对细微变化更敏感,从而提高网络训练效率。为解决梯度变化不明显导致网络过早收敛的问题,以网络输出与原始地震记录差异和相关度为优化目标,通过均方误差和皮尔逊距离的加权求和建立双约束条件的损失函数计算补偿误差,使梯度变化更明显以保证梯度下降过程可跳出局部最优,从而提高低频补偿精度。合成数据和中国西部X地区实际叠前地震数据低频补偿处理结果验证了该方法的可行性和有效性。与基于CNN低频补偿方法及反褶积结合宽带俞式低通滤波器的低频补偿方法相比,在补偿低频成分的同时不会破坏原始信号的中高频信息。  相似文献   
8.
为了加强海上交通的安全性,以常见的民用船和军用船为研究对象,针对原始YOLOV3算法在船舶数据集上检测精度不高、目标框出现误检和小目标漏检的问题,提出了改进的船舶检测算法MS-YOLOV3。构建船舶图像数据集Shipdataset,包括数据采集、增强和标签标注,使用维度聚类算法在该数据集中找出合适尺寸的先验框,并应用于相对应的尺度特征图。以Darknet-53的网络框架为基础特征提取网络,增加网络预测尺度,在多尺度特征融合中加入DCA融合策略,提高模型对船舶的检测能力。以MS-YOLOV3为算法框架,采用GIOU作为边框损失函数的参数,提升模型对边界框位置信息的预测准确度。结果MS-YOLOV3与YOLOV3检测算法的对比实验表明,前者在船舶数据集上的精度有7.9个百分点的提升。同时加入的GIOU边框损失,拉低了模型的平均损失,加强了模型的鲁棒性,使得目标框的定位误差大大减小。根据Pascal VOC2007数据集上的训练效果,MS-YOLOV3的平均精度相较于YOLO系列算法、SSD300和Faster-RCNN,精确度优势更加明显。提出的MS-YOLOV3检测模型使得船舶的位置信息和类别精度更加准确。  相似文献   
9.
针对基于位置社交网络中的兴趣点推荐存在用户签到数据稀疏、评论文本信息利用不充分、推荐准确度不高等问题, 提出一种基于卷积神经网络的评论文本兴趣点推荐模型(RT-CNN). 首先采用高斯函数利用邻近地理位置加权方法填补矩阵分解模型中缺少的位置信息, 预测用户对未签到位置的潜在兴趣. 然后通过卷积神经网络处理评论文本信息挖掘潜在特征, 深度提取用户情感倾向, 使用Softmax逻辑回归函数获得评论文本与用户和位置兴趣点潜在特征相关的概率, 通过对目标函数的求解提取用户和位置潜在特征向量. 最后融合签到行为、地理位置影响、用户情感倾向、用户潜在特征和位置兴趣点潜在特征进行兴趣点推荐. 在公开的Foursquare网站纽约(NYC)和洛杉矶(LA)两个真实签到数据集进行实验, 结果表明RT-CNN模型相比其他先进的兴趣点推荐模型提高了精确率和召回率, 具有更好的推荐性能.  相似文献   
10.
自动调制识别是认知无线电、电子侦察、电磁态势生成中重要的环节. 由于电磁环境日益复杂,噪声对能否正确调制识别影响显著. 本文针对低信噪比(signal-noise ratio,SNR)环境条件设计了一种基于软阈值的深度学习模型,在卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的基础上加入软阈值函数. 将IQ数据转化为幅度相位信息作为模型的输入,CNN用于提取幅度相位数据中的特征,软阈值学习网络可以针对不同特征设置不同阈值,用于滤除样本噪声,提高低SNR条件下的识别率. 在开源数据集RML2016.10a上验证了所提算法的有效性,对比其他网络结构,本文提出的模型识别率更高且效率更高.  相似文献   
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