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改进U_Net网络的钢结构表面锈蚀图像分割方法

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电子测量与仪器学报 2024年第2期38卷 49-57页

作者：陈法法董海飞何向阳陈保家三峡大学水电机械设计与维护湖北省重点实验室宜昌443002 国家大坝安全工程技术研究中心武汉430010

为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分... 详细信息

为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分的普通卷积替换为深度可分离残差卷积,并在上采样的过程中添加注意力导向AG模块和Dropout机制。经实验验证表明,本文设计的改进U_Net网络模型在非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰下,具有明显的锈蚀图像分割优势,相比于原U_Net网络模型,模型大小减少了81.18%,浮点计算量减少了98.34%,检测效率提升了3.27倍,即从原来不足6 fps,提升至19 fps。网络模型实现轻量化的同时,网络模型的准确率达95.54%,相比于原U_Net网络模型提升了5.04%。

关键词：锈蚀区域分割 MobilenetV3 U_Net 注意力导向深度可分离残差卷积

多尺度特征融合改进Faster RCNN的铝材表面缺陷辨识

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组合机床与自动化加工技术 2024年第5期 166-170页

作者：陈法法刘咏潘瑞雪陈保家三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室宜昌443002

针对铝型材表面缺陷类型多样、缺陷特征复杂,难以自动检测的问题,设计了一种基于改进Faster RCNN的铝材表面缺陷检测模型。以感兴趣区域校准代替感兴趣区域池化,减少Faster RCNN模型自身量化产生的缺陷定位误差;以Darknet-53结合特征金... 详细信息

针对铝型材表面缺陷类型多样、缺陷特征复杂,难以自动检测的问题,设计了一种基于改进Faster RCNN的铝材表面缺陷检测模型。以感兴趣区域校准代替感兴趣区域池化,减少Faster RCNN模型自身量化产生的缺陷定位误差;以Darknet-53结合特征金字塔为主干网络提高对微小缺陷的提取能力;利用热重启的余弦退火策略更新模型的学习率,进一步加速模型收敛,提高模型检测精度。通过实际的铝型材表观缺陷数据进行测试,该方法对铝型材表面缺陷识别的平均准确率达到96.5%,单张图片检测时间为0.373 s。综合分析表明,所构建的多尺度特征融合改进Faster RCNN的铝材表面缺陷辨识模型,能够达到工程界对铝型材表观缺陷进行缺陷辨识的实际应用需求。

关键词：缺陷检测 Faster RCNN 特征提取余弦退火

基于改进TEB算法的智能小车狭窄通道局部路径规划

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三峡大学学报（自然科学版） 2024年第2期46卷 90-97页

作者：陈法法苏晨蒋浩万刚陈保家三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 长江电力股份有限公司检修厂湖北宜昌443002

针对传统TEB(time elastic band)算法在智能小车通过狭窄通道时容易陷入局部最优,同时通过弯道时容易出现加速度突变等局限性,在传统TEB算法的基础上,结合同源TEB轨迹优化算法,在动态时变障碍物的环境中对传统TEB算法进行改进.首先,通... 详细信息

针对传统TEB(time elastic band)算法在智能小车通过狭窄通道时容易陷入局部最优,同时通过弯道时容易出现加速度突变等局限性,在传统TEB算法的基础上,结合同源TEB轨迹优化算法,在动态时变障碍物的环境中对传统TEB算法进行改进.首先,通过构建拓扑地图搜索所有可行路径;然后,通过代价函数对每条路径进行评估,确定最优路径;最后,额外添加加速度约束,保证智能小车平顺通过弯道.实验结果表明,本文算法能够针对狭窄通道快速找到最优合理路径,同时也能大大抑制智能小车在通过弯道时加速度的冲击突变.

关键词：智能小车局部路径规划 TEB算法同源TEB 加速度约束

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半监督TS网络模型在齿轮故障诊断中的应用

机械科学与技术 2024年第7期43卷 1249-1256页

作者：陈保家阮宇豪陈法法肖文荣李公法陶波三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081

为解决在工业大数据条件下,有标签样本少导致机械故障诊断准确率低的问题,提出了一种半监督神经网络模型。该方法采用协同训练的方式,从时域和频域两个维度训练教师网络(T),将无标签数据转化为高质量的伪标签数据。再利用转化后的伪标... 详细信息

为解决在工业大数据条件下,有标签样本少导致机械故障诊断准确率低的问题,提出了一种半监督神经网络模型。该方法采用协同训练的方式,从时域和频域两个维度训练教师网络(T),将无标签数据转化为高质量的伪标签数据。再利用转化后的伪标签数据训练学生网络(S),通过对数据进行评判和计分,避免网络过拟合。最后通过得分函数,对伪标签数据进行阶梯筛选成为有标签数据。齿轮故障诊断结果表明:TS网络在仅有少量有标签数据的情况下,故障分类准确率达90.31%,与其他半监督方法相比,准确率高出15%~20%。在信噪比(SNR)为5、0、-5的条件下,模型可以达到86.81%、78.00%、52.78%的诊断准确率。

关键词：齿轮故障诊断伪标签学习抗噪性协同训练

基于ADAMS的斜盘式轴向柱塞泵动态特性分析

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农业装备与车辆工程 2024年第8期62卷 77-81页

作者：陈法法吴鸿杨万刚陈保家三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室湖北宜昌443002 长江电力股份有限公司检修厂湖北宜昌443002

斜盘式轴向柱塞泵作为液压启闭机系统的关键动力组件,其运动特性直接关系到液压启闭机系统的整体运行特性。为分析斜盘式轴向柱塞泵的动态特性,基于ADAMS平台,根据斜盘式轴向柱塞泵的运动规律,在ADAMS中添加各类约束,实现对斜盘式轴向... 详细信息

斜盘式轴向柱塞泵作为液压启闭机系统的关键动力组件,其运动特性直接关系到液压启闭机系统的整体运行特性。为分析斜盘式轴向柱塞泵的动态特性,基于ADAMS平台,根据斜盘式轴向柱塞泵的运动规律,在ADAMS中添加各类约束,实现对斜盘式轴向柱塞泵的运动学和动力学仿真分析,获取斜盘式轴向柱塞泵在不同工况下主要零部件的位移、速度和加速度特性曲线。对比分析仿真结果与理论计算规律,验证了ADAMS仿真模型的正确性,为研究和分析斜盘式轴向柱塞泵动态性能提供了一种有效的方法。

关键词：斜盘式轴向柱塞泵 ADAMS MATLAB 动态特性

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粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

重庆大学学报（自然科学版） 2012年第7期35卷 7-12页

作者：董绍江汤宝平陈法法重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子... 详细信息

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子,采用具有全局优化性能的粒子群算法根据信号的特点自适应选取,实现了最优滤波器的构造;将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。

关键词：多尺度形态学滤波器粒子群优化结构元素消噪

免疫遗传优化Elman神经网络的旋转机械故障诊断

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重庆大学学报（自然科学版） 2012年第5期35卷 7-13页

作者：陈法法汤宝平黄庆卿重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对旋转机械故障诊断过程中故障知识相互关联的过程难以用传统机器学习模型快速得到全面的典型故障数据,提出一种免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化Elman神经网络的故障诊断模型。首先对滚动轴承振动信号进行经验模式分... 详细信息

针对旋转机械故障诊断过程中故障知识相互关联的过程难以用传统机器学习模型快速得到全面的典型故障数据,提出一种免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化Elman神经网络的故障诊断模型。首先对滚动轴承振动信号进行经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD),得到多个内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF),再提取表征状态特征的内禀模态分量能量构建特征向量输入到IGA优化的Elman神经网络进行故障模式辨识,IGA参数优化可快速准确得到Elman神经网络的全局最优权值和阈值向量,提高Elman神经网络的故障诊断精度和自适应动态记忆能力。滚动轴承的故障模拟实验结果表明,较之传统故障诊断模型该方法显著提高了滚动轴承的故障诊断精度和泛化推广能力。

关键词：遗传算法 Elman神经网络旋转机械故障诊断

基于粒子群优化LS-WSVM的旋转机械故障诊断

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仪器仪表学报 2011年第12期32卷 2747-2753页

作者：陈法法汤宝平董绍江重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030

为了更好地进行旋转机械故障诊断,提出一种粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)最小二乘小波支持向量机(least square wavelet support vector machine,LS-WSVM)的故障诊断模型。先将故障信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)为多个内禀模态分量(intrinsic mode function,IMF)之和,再提取表征故障特征的IMF分量能量构造特征向量输入到PSO优化的LS-WSVM进行故障模式识别。EMD分解可自适应提取故障特征信号,PSO参数优化可快速准确得到LS-WSVM的全局最优参数,提高LS-WSVM的故障诊断精度和自适应诊断能力。通过滚动轴承的故障模拟实验验证了该方法的有效性。

关键词：粒子群小波支持向量机 EMD分解参数优化旋转机械故障诊断

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应用最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取

振动．测试与诊断 2012年第1期32卷 62-67,161页

作者：蒋永华汤宝平陈法法重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400030

针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重... 详细信息

针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重分配,提高尺度谱的时频聚集性;然后,对重分配尺度谱进行信号奇异值分解降噪,降低噪声干扰影响;最后,利用模极大值法提取出小波脊线,根据小波脊线与频率的关系得到信号的瞬时频率。仿真算例和实际工程应用结果表明,该方法能有效提取出强噪背景下的机械故障特征。

关键词：小波脊线瞬时频率最优重分配小波尺度谱故障诊断