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基于选择性加权适配网络的多域新故障识别方法

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仪器仪表学报 2022年第10期43卷 270-279页

作者：陈祝云林慧斌夏景演晋刚李巍华华南理工大学机械与汽车工程学院广州511442 琶洲实验室广州510005 北京信息科技大学重点科研机构北京100192 华南理工大学吴贤铭智能工程学院广州511442

针对深度迁移学习诊断方法要求机械设备训练数据与测试数据具有相同类别空间,同时难以有效识别新故障的问题,提出了一种基于选择性加权适配网络的多域新故障识别方法。所提方法利用一维卷积神经网络提取源域与目标域深度判别特征,并集... 详细信息

针对深度迁移学习诊断方法要求机械设备训练数据与测试数据具有相同类别空间,同时难以有效识别新故障的问题,提出了一种基于选择性加权适配网络的多域新故障识别方法。所提方法利用一维卷积神经网络提取源域与目标域深度判别特征,并集成领域判别器与多分类器结构,构建源域与目标域权重函数,自适应度量源域与目标域类别的相似程度;从而利用对抗学习策略来有效减少源域与目标域共享类数据的分布差异;最后利用高斯分布拟合方法自动判别权重阈值,实现对目标域已知故障和新故障的有效诊断。在齿轮箱变工况迁移诊断任务上对所提方法进行分析与应用验证,并与现有的其它方法进行比较,所提方法在所有任务上的调和平均值(E-score)达到0.8以上,验证了所提方法的有效性与优越性。

关键词：故障诊断对抗学习新故障深度学习迁移学习

孪生数据与特征增强融合驱动的装备小样本诊断方法

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中国科学：技术科学 2023年第7期53卷 1202-1213页

作者：夏景演黄如意陈祝云李霁蒲李巍华华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335 华南理工大学吴贤铭智能工程学院广州511442

近年来,得益于新一代信息技术的快速发展,智能故障诊断技术在航空航天、海洋工程、汽车工业等领域得到了广泛的关注与应用.然而,一方面,智能故障诊断模型在实际应用部署时,面临着故障样本不足的难题,导致所构建的模型诊断可靠性较低;另... 详细信息

近年来,得益于新一代信息技术的快速发展,智能故障诊断技术在航空航天、海洋工程、汽车工业等领域得到了广泛的关注与应用.然而,一方面,智能故障诊断模型在实际应用部署时,面临着故障样本不足的难题,导致所构建的模型诊断可靠性较低;另一方面,现有面向小样本问题的智能诊断方法往往需要相关性较强的实测数据作为支撑,这极大限制了该方法的实用性.基于此,本文提出了一种孪生数据与特征增强融合驱动的机械装备小样本故障诊断方法.首先,构建机械装备的虚拟模型,并结合装备的运行机理知识和健康状态的实测数据对模型进行优化修正,以获取高保真模型,进而基于该模型获取高质量的孪生故障数据;其次,以孪生故障数据为输入,利用生成对抗网络进行装备孪生故障数据的特征增强,并将增强后的数据用于卷积神经网络模型的训练,从而实现装备的智能故障诊断;最后,以某汽车用变速器为研究对象,验证所提方法的可行性.该方法丰富了新一代工业人工智能与大数据分析理论,为现代装备的小样本智能故障诊断提供了一种新的解决思路.

关键词：智能故障诊断数字孪生生成对抗网络小样本机械装备

基于多任务学习的装备智能诊断与寿命预测方法

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中国科学：技术科学 2022年第1期52卷 123-137页

作者：黄如意李霁蒲王震夏景演陈祝云李巍华华南理工大学吴贤铭智能工程学院广州511442 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335

智能故障诊断与预测性维护技术是推动我国制造业向数字化、网络化、智能化方向发展的关键切入点和实现"弯道超车"的创新动力.得益于人工智能和机器学习技术的快速发展,智能故障诊断与寿命预测方法在航空航天、石油化工、船舶等领域得到... 详细信息

智能故障诊断与预测性维护技术是推动我国制造业向数字化、网络化、智能化方向发展的关键切入点和实现"弯道超车"的创新动力.得益于人工智能和机器学习技术的快速发展,智能故障诊断与寿命预测方法在航空航天、石油化工、船舶等领域得到了广泛的研究与应用.然而,传统智能方法为实现机械装备的初始异常检测、故障诊断与寿命预测等多种任务时,均需逐一地训练检测、诊断与预测多个模型,不仅增加了设备开发、部署与维护的成本,也极大地限制了智能方法的实用性.为解决上述局限性,基于多任务学习,提出一种用于机械装备智能诊断(初始异常检测和故障诊断)与智能寿命预测等多种任务的健康监测方法.首先,利用JS散度(Jensen-Shannon divergence)和相关分析实现设备初始异常检测;其次,结合多任务学习(Multi-task learning)的知识共享机制建立可同时实现故障诊断与寿命预测的智能模型,仅需训练和部署一个模型即可同时获得设备的故障信息与剩余使用寿命信息;最后,利用轴承全寿命加速退化实验数据,通过与领域内先进方法对比,验证了所提方法在初始异常检测、故障诊断与寿命预测等多种任务的有效性和可靠性,为工业设备的智能诊断与预测性维护提供重要的决策依据,具有较强的工程应用价值.

关键词：故障诊断寿命预测初始异常检测多任务学习机械装备

一种用于主轴轴承故障诊断的深度卷积动态对抗迁移网络

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振动工程学报 2022年第2期35卷 446-453页

作者：李霁蒲黄如意陈祝云廖奕校夏景演李巍华华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641

迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动... 详细信息

迁移学习智能故障诊断方法已经成为了机械设备故障诊断领域的一个研究热点。然而,大多数相关方法在迁移学习过程中未能合理地评估源域样本和目标域样本的相似性,且数据分布的差异会造成迁移诊断的结果不同。针对此问题,提出深度卷积动态对抗迁移网络用于主轴轴承智能故障诊断。该网络首先利用一维卷积神经网络从处理过的振动信号中自动提取特征集,然后利用动态对抗学习策略动态地调整条件分布和边缘分布在迁移学习过程中的重要程度,有效地提高迁移诊断的精度。通过数控机床主轴轴承故障诊断实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够有效挖掘故障特征信息,实现不同工况之间的知识迁移,具有较好的应用价值。

关键词：智能诊断轴承深度学习迁移学习动态对抗

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双转子电机实验台设计与教学功能开发

中国现代教育装备 2012年第5期 20-22页

作者：周斯加夏景演龙江启叶宁波温州大学浙江温州325035

针对一种新型的车用双转子电机,主要对其进行了实验测试平台的原理设计、功能开发。在对双转子电机应用于电动汽车中相关运行特征和性能进行分析的基础上,将该实验台进行教学功能方面的应用,相应地设计了负载突变和左右轮差速两种模拟实... 详细信息

针对一种新型的车用双转子电机,主要对其进行了实验测试平台的原理设计、功能开发。在对双转子电机应用于电动汽车中相关运行特征和性能进行分析的基础上,将该实验台进行教学功能方面的应用,相应地设计了负载突变和左右轮差速两种模拟实验,使学员可以对比了解到电驱动桥系统工作原理。

关键词：双转子电机实验台教学示例

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融合多源异构气象数据的光伏功率预测模型

电子与信息学报 2024年第2期46卷 503-517页

作者：谈玲康瑞星夏景明王越南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气... 详细信息

高精度光伏功率预测对提高电力系统运行效率具有重要意义。光伏功率受多种因素影响,其中云层的变化是最主要的不确定因素。传统光伏功率预测方法没有充分考虑云的3维结构和气象要素对光伏功率的影响。因此,该文提出一种融合多源异构气象数据的多源变量光伏功率预测模型(MPPM)。MPPM的核心包括时空条件扩散模型(STCDM)、注意力堆叠LSTM网络(ASLSTM)和多维特征融合模块(MFFM)。STCDM模型通过对2维卫星云图进行精确预测,消除了云层边界处的模糊现象。ASLSTM模型则提取了3维天气研究与预报模式(WRF)气象要素特征。MFFM模块将2维卫星云图特征和3维WRF气象要素特征进行融合,以得到未来1 h光伏功率预测结果。该文分别利用STCDM模型和MPPM模型开展卫星云图预测实验和光伏功率预测实验。实验结果显示,STCDM模型预测1 h内卫星云图的结构相似性指数(SSIM)达到0.914,MPPM模型预测1 h内光伏功率的相关系数(CORR)达到0.949,优于所有对比算法。

关键词：多源数据扩散模型堆叠长短期记忆注意力机制特征提取

基于十字网格拓扑结构的球头刀具切削轨迹仿真算法研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 48-55页

作者：谈玲陈鹏夏景明林疆南京信息工程大学计算机学院(网络空间安全学院) 江苏南京210044 南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 江苏南京210044

针对现有的实体构造模型计算复杂、无法满足实时性要求较高的仿真任务问题,提出一种用于球头刀具仿真的十字网格拓扑结构二维映射算法,以提高布尔求差运算效率.基于仿真模型底层拓扑提出一种十字网格拓扑结构,将节点元素作为十字网格数... 详细信息

针对现有的实体构造模型计算复杂、无法满足实时性要求较高的仿真任务问题,提出一种用于球头刀具仿真的十字网格拓扑结构二维映射算法,以提高布尔求差运算效率.基于仿真模型底层拓扑提出一种十字网格拓扑结构,将节点元素作为十字网格数据对象存放在动态邻接表中,以节约内存;此外,基于非均匀有理B样条(NURBS)曲面细分网格点,构造复杂表面的十字网格数据,拓展该方法的实用性.利用数控插补指令简化球头刀具的运动轨迹,提出一种追踪轮廓线法以构建工件与刀具的相交轮廓线,加快相交点搜索过程;引入网格参数化法将相交轮廓线的三维数据映射至二维数组,以快速生成工件与刀具的相交面.结果表明:该方法的布尔求差运算效率比主流方法提升10倍以上,内存占用平均减少46%,追踪轮廓线和二维映射法能够大幅度加快计算,十字网格拓扑结构可以显著提升内存利用率,所提出的算法能够明显改善边界表示法的计算效率,有助于计算机辅助系统的实时应用.

关键词：边界表示法球头刀具布尔求差十字网格拓扑结构计算机辅助制造

融合DEM与FY-4A数据的ECMWF预报产品深度学习订正方法

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气象学报 2024年第4期82卷 539-553页

作者：谈玲刘巧夏景明南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学人工智能学院南京210044

精准的数值天气预报是精细化气象公共服务和商业服务的重要前提。欧洲中期天气预报中心(European Center forMedium Weather Forecasting,ECMWF)预报产品在全球被广泛采用,但始终存在系统预报误差。针对数值天气预报中的误差和多源数据... 详细信息

精准的数值天气预报是精细化气象公共服务和商业服务的重要前提。欧洲中期天气预报中心(European Center forMedium Weather Forecasting,ECMWF)预报产品在全球被广泛采用,但始终存在系统预报误差。针对数值天气预报中的误差和多源数据融合中的非线性映射等问题,设计了一个ECMWF数值预报产品的深度学习订正模型(Numerical Forecast CorrectionNetwork,NFC-Net)。NFC-Net引入了FY-4A卫星观测数据、数字高程模型数据(Digital Elevation Model,DEM)和ERA5历史实况数据订正预报结果,利用多源数据空间分辨率对齐模块、时空特征提取模块解决多源异构数据特征的提取与融合问题,并通过UNet网络实现ECMWF预报产品的订正。为了评估所提算法的性能,利用NFC-Net对ECMWF产品中的2 m气温和10 m风速两个天气要素开展订正试验,并将试验结果与ECMWF预报结果、ANO方法订正结果、Convlstm方法订正结果、Fuse-CUnet方法订正结果和ERA5实况进行对比。结果显示,NFC-Net模型订正的2 m气温和10 m风速的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)分别较ECMWF预报产品下降49.71%和50.86%。表明NFC-Net模型可以充分利用多源数据有效改善复杂地形条件下的订正结果。NFC-Net模型可用于订正ECMWF预报结果,显著提升数值天气预报的精度。

关键词：数值天气预报误差订正深度学习多源数据融合注意力机制

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高阻尼合金基座减振特性研究

船舶工程 2024年第4期46卷 90-95,104页

作者：周欣武凯邹夏景海装上海局驻上海地区第三军事代表室上海200031 中国舰船研究设计中心上海分部上海201108

因舰船设备基座用金属材料的阻尼性能有限,开展高阻尼合金基座减振特性研究,利用阻尼合金材料的高阻尼特性可进一步提升基座减振能力。通过数值计算对比分析高阻尼合金基座与常规钢制基座的动力学特性,设计2种不同材料的典型基座,通过... 详细信息

因舰船设备基座用金属材料的阻尼性能有限,开展高阻尼合金基座减振特性研究,利用阻尼合金材料的高阻尼特性可进一步提升基座减振能力。通过数值计算对比分析高阻尼合金基座与常规钢制基座的动力学特性,设计2种不同材料的典型基座,通过振动测试对比这2种材料基座的输入阻抗及振级落差指标。研究表明,等质量及板厚设计条件下,阻尼合金基座输入阻抗低于传统钢制基座的输入阻抗,基座振级落差较传统钢制基座可提高4 dB~7 dB。研究结果对高阻尼合金基座设计及减振性能优化具有一定指导意义。

关键词：阻尼合金基座阻抗振级落差振动