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基于多尺度知识蒸馏与增量学习的滚动轴承故障诊断方法

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振动与冲击 2024年第12期43卷 276-285页

作者：夏逸飞皋军邵星王翠香盐城工学院信息工程学院江苏盐城224000 盐城工学院机械工程学院江苏盐城224000

为了缓解单任务轴承故障诊断方法在不同工况诊断时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于多尺度知识蒸馏与增量学习(multi-scale knowledge distillation and continual learning,CL-MSKD)的滚动轴承故障诊断方法。以一维卷积神经网络作为C... 详细信息

为了缓解单任务轴承故障诊断方法在不同工况诊断时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于多尺度知识蒸馏与增量学习(multi-scale knowledge distillation and continual learning,CL-MSKD)的滚动轴承故障诊断方法。以一维卷积神经网络作为CL-MSKD主要框架,余弦归一化层作为多任务共享的分类器,通过标签与特征两个尺度的知识蒸馏实现模型知识的保存与传递。CL-MSKD能够以一个统一结构的网络模型对在不同工况下的轴承故障进行诊断,通过知识压缩方法不断地学习和保存知识,最终缓解增量阶段产生的灾难性遗忘问题,提升跨工况场景下轴承故障诊断性能。试验表明,CL-MSKD能够有效缓解灾难性遗忘并保持良好的诊断效果。在任务环境差异较大的情况下,准确率指标仍能达到97.09%,与其他增量方法相比稳定性更好,精度更高。

关键词：增量学习知识蒸馏卷积神经网络轴承故障诊断共享分类器

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无监督领域自适应轴承故障诊断方法研究

机械强度 2024年第3期46卷 527-539页

作者：吴晟凯邵星王翠香皋军盐城工学院信息工程学院盐城224051 盐城工学院机械工程学院盐城224051

针对基于深度学习的轴承故障诊断算法在不同工作条件和真实环境中故障样本缺乏标记的情况下诊断效果不佳的问题,提出了一种无监督的领域自适应轴承故障诊断方法,实现在无监督的情况下对不同工况的轴承进行故障诊断。首先,用快速傅里叶... 详细信息

针对基于深度学习的轴承故障诊断算法在不同工作条件和真实环境中故障样本缺乏标记的情况下诊断效果不佳的问题,提出了一种无监督的领域自适应轴承故障诊断方法,实现在无监督的情况下对不同工况的轴承进行故障诊断。首先,用快速傅里叶变换对数据进行预处理,并用卷积神经网络提取轴承故障的特征。然后,通过生成对抗网络中反转标签的方法使源域和目标域输出的特征分布趋同。最后,使用源域的分类器完成不同工况下的轴承故障诊断任务。为验证该方法有效性,在美国凯斯西储大学轴承数据集和德国帕德博恩大学轴承数据集上开展验证实验。验证结果表明,可使用无标签的目标域数据完成迁移任务,在两个数据集上表现出了较好的迁移效果,取得较高的诊断准确率。

关键词：领域自适应迁移学习无监督学习故障检测旋转机械

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基于DDPG变外形碰撞规避的轨迹规划方法

兵工学报 2024年

作者：丁天雲夏逸梅泽伟邵星灵刘俊中北大学仪器与电子学院中北大学电气与控制工程学院中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室

针对变外形航天飞行器制导与变形决策强耦合问题，提出了基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）变外形碰撞规避的轨迹规划算法。首先，依托变形参量建立变外形航天飞行器运动学模型，设计具有射程误差... 详细信息

针对变外形航天飞行器制导与变形决策强耦合问题，提出了基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient， DDPG）变外形碰撞规避的轨迹规划算法。首先，依托变形参量建立变外形航天飞行器运动学模型，设计具有射程误差校正功能的纵向制导律和基于视线角偏差的横向制导律，实现绕飞障碍物并保证制导精度。其次，建立适用于连续变外形的马尔科夫决策模型，以攻角、马赫、以及飞行器与障碍物的相对距离为状态空间，设计考虑碰撞的势场惩罚函数及满足制导精度的奖励函数，并构建DDPG网络实现状态空间到动作的尺度变换，得到最优外形决策指令。仿真结果表明：与固定外形航天飞行器相比，通过对外形最优决策，提高了航天飞行器制导精度和横向避障能力，降低了对机载雷达感知能力的要求，节省了感知成本。

关键词：变外形航天飞行器深度确定性策略梯度智能决策轨迹规划碰撞规避

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基于强化学习的无人机安全避障与围捕制导

战术导弹技术 2024年第2期 93-105页

作者：梅泽伟邵星灵刘俊中北大学太原030051

针对无人机在受约束环境下面临绕飞障碍物与跟踪目标相互掣肘的问题,提出了一种基于强化学习的无人机安全避障与围捕制导方法。根据极坐标原理设计环绕跟踪控制器,驱使无人机在GPS拒止的情况下到达预设的圆形轨道。将环绕约束和障碍物... 详细信息

针对无人机在受约束环境下面临绕飞障碍物与跟踪目标相互掣肘的问题,提出了一种基于强化学习的无人机安全避障与围捕制导方法。根据极坐标原理设计环绕跟踪控制器,驱使无人机在GPS拒止的情况下到达预设的圆形轨道。将环绕约束和障碍物约束转化为马尔可夫过程,以速度、径向误差、角速度误差和碰撞函数为状态空间,以控制器的补偿量为动作空间,设计考虑跟踪误差和碰撞概率的奖励函数,利用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法对智能体进行训练,增强跟踪效果并获得避碰能力,实现无人机对静止/运动目标的环绕跟踪;此外,在训练过程中引入课程学习,将过去的学习策略转移到当前事件,与经典的随机参数设置相比,具有更快的收敛速度。最后仿真表明,所提算法可以引导无人机圆形环绕控制的同时高效规避障碍物。

关键词：强化学习避障无人机目标跟踪环绕 GPS拒止

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业财融合下的财务会计转型途径研究

老字号品牌营销 2024年第1期 39-41页

作者：邵星波浙江伟明环保股份有限公司温州325000

当下,全球市场一体化快速推进,企业面临的市场竞争压力越来越大,在这样的背景下,企业必须加快推进精细化管理。业财融合是现代企业管理研究的重点领域,它运用到企业财务管理过程中可以有效地提升企业财务管理价值,对企业经营管理工作起... 详细信息

当下,全球市场一体化快速推进,企业面临的市场竞争压力越来越大,在这样的背景下,企业必须加快推进精细化管理。业财融合是现代企业管理研究的重点领域,它运用到企业财务管理过程中可以有效地提升企业财务管理价值,对企业经营管理工作起着带动、促进等作用,而企业财务会计职能转型,可以更好更快地推进企业的业财融合建设。本文分析了新形势下财务会计职能转型的重大意义,以及当下财务会计转型中存在的问题,并就如何加快推进企业财务会计转型提出了相应的看法与建议,供相关企业管理者参考。

关键词：财务会计转型业财融合

2A12包铝薄板阳极氧化膜黑点原因分析及解决

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电镀与涂饰 2024年第6期43卷 110-116页

作者：闫思洁王晓伟邵星海中航光电科技股份有限公司河南洛阳471003 河南科技大学材料科学与工程学院河南洛阳471003

[目的]2A12包铝薄板在硫酸阳极氧化及封闭后表面出现大量针尖状黑点。解决该问题对指导生产极其重要。[方法]先通过扫描电镜和能谱仪对比了黑点位置和正常区域阳极氧化膜及基体的形貌和元素组成,然后结合生产实际来分析黑点出现的原因,... 详细信息

[目的]2A12包铝薄板在硫酸阳极氧化及封闭后表面出现大量针尖状黑点。解决该问题对指导生产极其重要。[方法]先通过扫描电镜和能谱仪对比了黑点位置和正常区域阳极氧化膜及基体的形貌和元素组成,然后结合生产实际来分析黑点出现的原因,并进行验证试验,提出了控制膜层黑点的措施。[结果]2A12包铝薄板表面存在含碳夹杂物,对应部位在阳极氧化过程中不参与反应成膜。阳极氧化前用硝酸-氢氟酸处理2A12包铝薄板,黑点问题得以解决。[结论]原材料状态是影响包铝薄板硫酸阳极氧化的因素之一。因此除了控制好各工序的工艺参数外,还应对原材料的品质进行严格把控。

关键词：铝合金包铝薄板硫酸阳极氧化黑点缺陷故障解决

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基于DQN变动力智能决策的轨迹规划

兵工学报 2024年

作者：梅泽伟李天任朱佳琳邵星灵丁天雲刘俊中北大学电气与控制工程学院中国运载火箭技术研究院研究发展中心中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室中北大学仪器与电子学院

针对航天飞行器气动力不足难以维持应急侧向操纵确保安全避开障碍物的问题，提出了一种基于深度Q学习网络（Deep Q-learning Network， DQN）变动力智能决策的轨迹规划方法。根据变动力航天飞行器运动学方程，设计了基于航程误差的纵向... 详细信息

针对航天飞行器气动力不足难以维持应急侧向操纵确保安全避开障碍物的问题，提出了一种基于深度Q学习网络（Deep Q-learning Network， DQN）变动力智能决策的轨迹规划方法。根据变动力航天飞行器运动学方程，设计了基于航程误差的纵向制导律和考虑避开障碍物的横侧向制导律，用于实时校正倾侧角的幅值和符号，保证终端制导精度和绕飞安全性。从变动力智能决策层面出发，将航天飞行器动力档位调节问题转化为马尔可夫决策过程，以攻角、马赫数以及航天飞行器与障碍物的相对距离为状态空间，以航天飞行器动力档位为动作空间，设计考虑碰撞概率和终端约束偏差的奖励函数，构建DQN网络对智能体进行训练，以得到最佳动力档位。仿真结果表明：所提算法可以赋能航天飞行器在满足终端约束条件下提升运动过程的横向避障能力。

关键词：航天飞行器深度Q学习网络变动力智能决策轨迹规划

基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制

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空军工程大学学报 2024年第2期25卷 48-61页

作者：李江苗邵星灵徐悦梅邓瑞祥中北大学仪器与电子学院太原030051 省部共建动态测试技术国家重点实验室太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051

针对当前吸气式高超声速飞行器自适应控制结果仅能实现误差渐近收敛于预设包络、神经权值在线更新存在计算爆炸、对机载资源过度占用的难题,提出了基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制方法。首先,阐述了一种不... 详细信息

针对当前吸气式高超声速飞行器自适应控制结果仅能实现误差渐近收敛于预设包络、神经权值在线更新存在计算爆炸、对机载资源过度占用的难题,提出了基于事件触发机制和最小学习参数的FAHV指定时间收敛自适应控制方法。首先,阐述了一种不依赖精确误差初值同时又能确保误差指定时间收敛的改进预设性能控制机制;其次,构建了用于FAHV干扰辨识的相对阈值事件触发神经网络;最后,设计了相对阈值事件触发控制算法,有效降低了闭环控制器对通信资源的消耗,在非等周期信号传输的基础上实现了良好的控制精度。仿真结果表明,所提方法能够在低计算与传输资源消耗下对高度/速度参考信号实施指定时间跟踪。

关键词：吸气式高超声速飞行器改进预设性能控制相对阈值事件触发神经网络相对阈值事件触发控制

基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测

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运筹与模糊学 2024年第1期14卷 710-722页

作者：曹洪宇邵星王翠香皋军盐城工学院信息工程学院江苏盐城盐城工学院机械工程学院江苏盐城

针对传统物理机理驱动预测风电功率的方法存在预测结果精确度欠佳、泛化能力弱的问题,提出一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方案。首先采用变分模态分解算法将风电功率序列分解并进行重构。然后利用注意力机制对每个... 详细信息

针对传统物理机理驱动预测风电功率的方法存在预测结果精确度欠佳、泛化能力弱的问题,提出一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方案。首先采用变分模态分解算法将风电功率序列分解并进行重构。然后利用注意力机制对每个特征分配不同权重。最后通过CNN-LSTM组合网络对每个分量进行训练和预测并重构后输出预测结果。实验结果表明,基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM模型在风电功率预测方面具有更高的预测精确度和泛化性。

关键词：风电功率预测注意力机制变分模态分解长短期记忆卷积神经网络