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深度神经网络在中文文本分类中的研究与应用

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作者：李启行上海工程技术大学

学位级别：硕士

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基于横向振动的旋转机械扭振信号提取方法

振动．测试与诊断 2023年第6期43卷 1211-1216,1250页

作者：李启行谌璨王维民李帅北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室北京100029 北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029

在转子系统中存在横向振动与扭转振动的耦合,扭转振动的信息被调制在横向振动之中。鉴于此,提出一种基于横向振动传感器信号提取微弱扭转振动信息的方法。通过对横向振动信号进行Hilbert振动分解得到单一成分的信号,再通过Hilbert变换... 详细信息

在转子系统中存在横向振动与扭转振动的耦合,扭转振动的信息被调制在横向振动之中。鉴于此,提出一种基于横向振动传感器信号提取微弱扭转振动信息的方法。通过对横向振动信号进行Hilbert振动分解得到单一成分的信号,再通过Hilbert变换从中提取相位角,分解相位角即可获得扭振信号,进而计算出原始扭振信号的幅值与频率。数值仿真和试验结果表明,该方法可以精确地获取扭振信号,具有较高的频率分辨率,试验提取得到的频率相对误差仅为0.38%,并通过工业级离心压缩机试验台验证了其工程应用的可行性。该方法可实现对未安装专门扭振测试仪的机组进行扭振补充监测,提供了一种工程扭振监测的便捷途径。

关键词：扭振测量 Hilbert变换旋转机械振动分解

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基于注意力机制的生物医学文本分类模型

中国医学物理学杂志 2022年第4期39卷 518-523页

作者：李启行廖薇上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

对生物医学文本进行准确分类,是促进医院信息化发展的一个重要途径。本研究提出一种基于注意力机制的双层次文本分类模型,用于对生物医学文本进行有效分类。该模型结合卷积神经网络与循环神经网络的优势,对用户输入的疾病文本进行特征... 详细信息

对生物医学文本进行准确分类,是促进医院信息化发展的一个重要途径。本研究提出一种基于注意力机制的双层次文本分类模型,用于对生物医学文本进行有效分类。该模型结合卷积神经网络与循环神经网络的优势,对用户输入的疾病文本进行特征提取。首先,在第一层次通过Bi-GRU通道与Bi-LSTM通道提取文本中的上下文关联信息,同时,为增强模型的特征提取能力,在该层次引入注意力机制。其次,将两个通道提取到的时序特征进行特征拼接,并将拼接后的结果传入第二层次,从而进一步提取文本的局部特征,最后利用分类器输出最终的分类结果。对生物医学文本进行分类性能评估,结果表明,与基线模型相比,该模型的分类准确率可达91.45%,具有显著的分类性能。

关键词：生物医学文本注意力机制卷积神经网络循环神经网络文本分类

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转子轴承系统稳定性分析与识别方法

机械工程学报 2014年第7期50卷 54-59页

作者：李启行王维民齐鹏逸高金吉北京化工大学诊断与自愈工程研究中心北京100029

大规模的工业生产对透平机械的转子稳定性提出了更高的要求,对稳定性的评价及改善技术的需求极为迫切。采用电磁激振器进行正弦扫频试验,用最小二乘法在频域对转子轴承系统的频响函数进行估计来提高数据精度,并使用均值滤波抑制频响函... 详细信息

大规模的工业生产对透平机械的转子稳定性提出了更高的要求,对稳定性的评价及改善技术的需求极为迫切。采用电磁激振器进行正弦扫频试验,用最小二乘法在频域对转子轴承系统的频响函数进行估计来提高数据精度,并使用均值滤波抑制频响函数的高频噪声使得频响特性更加清晰。再利用变换矩阵,将实数域的传统多输入多输出频响函数转化到复数域直接频响函数来消除正反进动模态叠加的影响,为使用有理多项式法识别转子正进动模态参数提供更高精度数据。采用有理多项式法对传统频响函数和复数域直接频响函数进行拟合识别,得到转子系统的模态参数从而进行稳定性评价,并通过理论计算和试验验证,结果表明该方法准确性较高。该方法可为提高离心压缩机的转子稳定性提供理论和技术基础。

关键词：离心压缩机转子稳定性最小二乘法频响函数有理多项式法

基于电磁激励的柔性转子系统轴承等效参数辨识

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机械工程学报 2017年第23期53卷 1-6页

作者：李启行王维民刘宾宾高金吉北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029

随着高端透平机械的发展,迫切需要准确预测转子系统的模态阻尼以确保在工作条件下稳定运行,而准确可靠的辨识出轴承的动力学性能参数是先决条件。通过电磁轴承作为激振器给柔性转子施加激励力,并综合多截面测点的转子振动信息准确识别... 详细信息

随着高端透平机械的发展,迫切需要准确预测转子系统的模态阻尼以确保在工作条件下稳定运行,而准确可靠的辨识出轴承的动力学性能参数是先决条件。通过电磁轴承作为激振器给柔性转子施加激励力,并综合多截面测点的转子振动信息准确识别转子的轴承参数。将转子-轴承系统转换为被控对象和控制器的闭环控制系统,从而把轴承参数的识别问题转为控制系统的控制器参数识别,解决传统识别方法转子轴承中心和振动位移测量点不一致的情况,并且可提高参数识别的准确度。建立高精度的转子有限元模型进行基于模型的参数识别,并开展试验研究以验证该方法的可行。通过使用识别的轴承刚度阻尼参数预测的转子稳定性参数(固有频率与对数衰减率)与通过传统的扫频激励的测量方法得到的结果相比较,验证该方法的准确性。该识别方法可为轴承参数的辨识提供便捷的方法并为提高高端透平机械的稳定性设计提供理论和技术基础。

关键词：轴承参数识别电磁轴承转子稳定性

融合柔性基础传递函数的转子系统建模方法及验证

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航空学报 2024年第3期45卷 182-192页

作者：李帅李启行谌璨方志法王维民北京化工大学高端机械装备健康监测与自愈化北京市重点实验室北京100029 北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室北京100029

航空发动机、火箭涡轮泵等现代高端涡轮机械对性能有着极致的需求,其轻柔化的支承结构导致转子与柔性基础振动耦合特性明显,必须将其柔性支承结构纳入整体动力学分析之中。然而,柔性基础的高精度建模过程需要耗费大量时间,同时简化的基... 详细信息

航空发动机、火箭涡轮泵等现代高端涡轮机械对性能有着极致的需求,其轻柔化的支承结构导致转子与柔性基础振动耦合特性明显,必须将其柔性支承结构纳入整体动力学分析之中。然而,柔性基础的高精度建模过程需要耗费大量时间,同时简化的基础模型也难以表达其真实的动力学特性。为此,提出了融合柔性基础传递函数的转子系统动力学建模仿真方法:将实测得到的柔性基础传递函数通过状态子空间法拟合获得低维时域和频域表征的数学模型,通过支承力模型将柔性基础模型耦合到转子有限元模型之中,最终形成基于实物传递函数的混合转子动力学模型。同时,提出了柔性基础从稳态到瞬态的模型转换策略,并采用线性-非线性节点(显-隐)分离的快速瞬态数值积分方法进行求解。基于所提模型和计算方法,开展了柔性基础-转子系统的稳态、瞬态动力学数值仿真,以及稳定转速扫频激励和降速不平衡激励的振动测试试验,结果表明:实测的柔性基础振动特性,能够有效地体现在整机动力学分析之中,且考虑柔性基础特性的转子动力学模型所预测的瞬态动力学响应与试验结果更为吻合。所提方法为含复杂柔性基础的转子系统提供了行之有效的整机建模及瞬态仿真方法。

关键词：转子动力学柔性基础瞬态仿真传递函数快速瞬态数值积分

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离心式压缩机转子系统稳定性控制方法研究

振动与冲击 2014年第6期33卷 102-106页

作者：王维民齐鹏逸李启行高金吉北京化工大学诊断与自愈工程研究中心北京100029

针对离心压缩机转子失稳已成高效长周期运转主要障碍问题,通过分析失稳机理及影响因素,研究压缩机转子系统稳定性控制方法。结合工程案例,采用有限元方法对转子进行瞬态动力学分析,研究转速及因密封等部件交叉刚度对转子稳定性影响。研... 详细信息

针对离心压缩机转子失稳已成高效长周期运转主要障碍问题,通过分析失稳机理及影响因素,研究压缩机转子系统稳定性控制方法。结合工程案例,采用有限元方法对转子进行瞬态动力学分析,研究转速及因密封等部件交叉刚度对转子稳定性影响。研究转子振动位移反馈与速度反馈方法对转子失稳振动的控制效果。结果表明,两种方法均能有效提高转子系统稳定性。对比在达到相同控制效果时执行机构能量消耗表明,通过位移反馈方式能以更低能耗达到控制效果。该结果可为离心压缩机转子稳定性控制与提高提供新的思路及可行性。

关键词：离心压缩机转子稳定性控制

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基于特征重利用的双通道文本分类模型

武汉大学学报（工学版） 2024年第9期57卷 1319-1326页

作者：廖薇李启行徐震孟静雯上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620 上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海201620

针对大多数卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)结合的CNN-RNN文本分类模型采用单通道模式极大限制了模型对文本特征提取能力的问题,提出一种基于特征重利用的双通道文本分... 详细信息

针对大多数卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)结合的CNN-RNN文本分类模型采用单通道模式极大限制了模型对文本特征提取能力的问题,提出一种基于特征重利用的双通道文本分类模型。首先,模型在RNN通道中利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络与门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)网络共同提取文本的上下文语义信息,同时利用CNN通道提取文本的局部特征;其次,在2个通道中分别引入注意力机制,以使模型能准确关注到文本中的关键词。此外,在RNN通道中对模型进行改进,实现原始特征的重利用,进一步增强模型对全局特征的提取能力。在THUCNews数据集上的评估结果显示,所提模型的分类准确率可达96.61%,取得了更好的分类效果。

关键词：文本分类注意力机制双通道特征提取特征重利用

基于注意力机制的双通道DAC-RNN文本分类模型

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计算机工程与应用 2022年第16期58卷 157-163页

作者：李启行廖薇孟静雯上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

在对中文文本进行分类的过程中,由于关键特征在整个文本中具有分布不均匀的特点,容易出现关键特征丢失的问题,降低了分类的准确性。针对这一问题,提出一种基于注意力机制的双通道文本分类模型。将输入文本通过词嵌入进行向量表示,利用Bi... 详细信息

在对中文文本进行分类的过程中,由于关键特征在整个文本中具有分布不均匀的特点,容易出现关键特征丢失的问题,降低了分类的准确性。针对这一问题,提出一种基于注意力机制的双通道文本分类模型。将输入文本通过词嵌入进行向量表示,利用Bi-LSTM通道提取文本中的上下文关联信息,利用CNN通道提取文本中连续词间的局部特征。在两个通道中均引入注意力机制进行全局权重分配,使模型能够进一步关注到文本中的关键词。在CNN通道中,将原始输入向量与各层CNN的输出向量进行选择性融合,从而实现特征重利用。在今日头条和THUCNews两个公开数据集上进行性能评估,实验结果表明,与其他分类模型相比,所提模型的分类准确率分别为97.59%、90.09%,具有更好的分类性能。

关键词：文本分类卷积神经网络(CNN) 注意力机制双通道特征重利用