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基于多特征增强融合的交流接触器状态表征

高电压技术 2024年第1期50卷 282-291页

作者：蒋幸伟曹云东刘洋刘树鑫高书豫周柱沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距... 详细信息

准确掌握交流接触器的运行状态是实现交流接触器智能化的基础,为此提出了一种基于多特征增强融合的状态表征方法。首先针对交流接触器特征参数非线性、非平稳、随机变化、趋势性不明显但符合一定统计特性的特点,利用Wasserstein概率距离进行特征变换得到趋势性较强的初态特征;然后以多属性初态特征参数为驱动,考虑参数间强耦合的特点,利用自编码器神经网络进行特征压缩提取,剔除冗余信息,保留有用信息;在此基础上,以压缩提取特征为输入,通过自组织映射神经网络来实现多维特征的竞争性融合输出,得到交流接触器运行状态的综合健康指标,实现交流接触器状态的定量表征。最后,结合实测数据验证了所提方法的有效性,并与其他2种方法相比较,结果表明:所提方法得到的健康指标趋势性、单调性和鲁棒性相比其他2种方法分别至少提高了4%、24%和5%,研究可为下一步研究交流接触器的精准控制和智能化提供参考。

关键词：交流接触器多特征融合状态表征 Wasserstein距离自编码器自组织映射神经网络

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基于模态相似性度量的开关电器状态表征研究

中国电机工程学报 2022年第2期42卷 844-852页

作者：刘洋刘树鑫曹云东教育部特种电机与高压电器重点实验室(沈阳工业大学) 辽宁省沈阳市110870

开关电器状态的准确表征是实现电器高智能化发展的必要前提,针对其全寿命具有多元、多状态、多属性交互影响和动态随机变化的特点,首先提出以多属性特征参数为驱动,在充分考虑参数影响权重和动态相关性的基础上,通过特征变换进行状态空... 详细信息

开关电器状态的准确表征是实现电器高智能化发展的必要前提,针对其全寿命具有多元、多状态、多属性交互影响和动态随机变化的特点,首先提出以多属性特征参数为驱动,在充分考虑参数影响权重和动态相关性的基础上,通过特征变换进行状态空间重构即形成模态空间,给出相似性度量的加权改进方法。其次,以电器基本模态为参数,利用模态相似性度量进行电器状态定量表征分析,建立时间序列表征模型,实现对开关电器实时状态动态表征。最后,通过实测数据进行验证分析,结果表明该文所提方法有效、可行,可实现对开关电器全寿命周期状态的动态分析和定量表征。此外,与其他2种方法相比,结果证明在有触点开关类电器的状态表征中具有较高的表征精度,为下一步研究开关电器状态精准预测和动态识别提供了参考。

关键词：开关电器状态表征模态相似性时间序列

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城市多样性与紧凑性:状态表征及关系辨析

城市规划 2009年第10期33卷 25-34,59页

作者：沈清基徐溯源同济大学建筑与城市规划学院

提出了表征城市多样性与紧凑性状态的途径及指标,提出了城市多样性与紧凑性整合研究、两者关系辨析的思路与方法,通过对样本城市不同区位地块的多样性与紧凑性数据的量度,计算了城市多样性与紧凑性指数,并据此对城市多样性与紧凑性之间... 详细信息

提出了表征城市多样性与紧凑性状态的途径及指标,提出了城市多样性与紧凑性整合研究、两者关系辨析的思路与方法,通过对样本城市不同区位地块的多样性与紧凑性数据的量度,计算了城市多样性与紧凑性指数,并据此对城市多样性与紧凑性之间的关系进行了定量分析。

关键词：多样性紧凑性状态表征关系辨析整合研究

阶段性目标导向强化学习中状态表征与技能发现方法研究

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阶段性目标导向强化学习中状态表征与技能发现方法研究

作者：余淼盈南京邮电大学

学位级别：硕士

强化学习在游戏AI、机器人控制系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但传统强化学习方法在结构组织复杂、空间规模大、奖励稀疏的任务中需要大量探索,样本利用率低,最优策略收敛速度慢。研究人员在强化学习中引入抉择、技能发现框架,... 详细信息

强化学习在游戏AI、机器人控制系统等决策任务中取得了令人瞩目的结果,但传统强化学习方法在结构组织复杂、空间规模大、奖励稀疏的任务中需要大量探索,样本利用率低,最优策略收敛速度慢。研究人员在强化学习中引入抉择、技能发现框架,通过学习可重复利用的抉择或技能,提高智能体的探索效率和样本利用率。虽然,基于抉择的强化学习方法已经可以解决结构简单的单目标导向强化学习问题,但由于策略网络的状态表征能力不足,难以解决多种目标组合变化的阶段性目标导向强化学习问题。此外,由于这类方法模型复杂,训练不稳定,许多学者投入到模型简单的基于技能的强化学习方法研究中。然而,基于技能的强化学习方法难以直接在阶段性目标导向强化学习任务中学习技能,在奖励稀疏的任务中学习技能时,需要额外的人工干预或演示数据,而人工干预需要丰富的知识背景支撑,演示数据又难以获得。针对这些问题,本文先后在基于抉择的方法中结合循环神经网络、基于技能的方法中结合对比学习,提出了两种模型,主要研究内容如下:(1)针对基于抉择的强化学习方法因策略网络的状态表征能力不足,导致难以解决多种目标组合变化的阶段性目标导向强化学习问题,提出了一种基于循环状态表征的抉择-批判家方法。在抉择-批判家方法中引入长短期记忆网络,对每一时刻的状态结合前一时刻的隐藏状态进行编码,使每个状态中融入之前的状态信息,增强策略网络对于任务全局信息的表征能力,更好地学习抉择策略网络,从而解决阶段性目标导向强化学习问题。最后,在网格世界任务环境上进行了实验,证实了该模型的良好性能。(2)针对基于技能的强化学习方法难以直接在阶段性目标导向强化学习任务中学习技能,导致在稀疏奖励条件下需要引入过多先验知识或人工干预的问题,提出了一种基于分组对比学习的序贯感知技能发现方法。首先,通过轨迹分组对比学习的方法学习技能嵌入表征,以减少人工干预。然后,分别在训练、测试阶段对分段轨迹进行序贯技能嵌入表征,并结合策略网络实现序贯技能策略的训练和高效利用,解决阶段性目标导向强化学习任务。最后,分别在网格世界、质点控制环境中进行了实验,验证了所提方法的有效性。(3)针对科研人员在进行强化学习算法研究时,希望能够方便地在前端界面进行交互,调整模型参数、保存模型、直观地查看算法最终效果的需求,结合本文的研究内容,设计实现了一个智能体运动控制演示系统。该系统为科研人员提供了一个外观简洁、操作简单的交互界面,方便进行多种算法的模型训练、演示。

关键词：目标导向强化学习状态表征技能发现长短期记忆网络分组对比学习

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ELID磨削砂轮表面氧化膜状态表征

ELID磨削砂轮表面氧化膜状态表征

作者：孙斌天津大学

学位级别：硕士

近年来,微电子学、光学和计算机等尖端技术的迅速发展,许多具有独特性能的功能材料如单晶硅片、光学玻璃、工程陶瓷等硬脆材料在超精密领域获得了广泛的应用。ELID超精密磨削是近几年发展起来的一种超精密磨削方法,这种方法解决了超精... 详细信息

近年来,微电子学、光学和计算机等尖端技术的迅速发展,许多具有独特性能的功能材料如单晶硅片、光学玻璃、工程陶瓷等硬脆材料在超精密领域获得了广泛的应用。ELID超精密磨削是近几年发展起来的一种超精密磨削方法,这种方法解决了超精密磨削的超硬微细磨料砂轮易堵塞和修锐困难的问题,能够高效的实现硬脆材料的超精密加工。ELID磨削能实现极低表面粗糙度的原因是通过在线电解作用在砂轮表面形成的氧化膜,这层氧化膜的状态(主要是厚度和致密性)直接影响超精密磨削的效果。本文专门设计了带取样装置的砂轮,模拟了ELID的磨削过程,通过对样块扫描电镜观测,分析了不同电参数下,氧化膜的表面形貌、组成成分的区别。利用Labview软件,编写了与氧化膜状态可能有对应关系的回路电流信号、振动信号、磨削法向力信号、声发射信号的采集、分析、保存等程序。利用MATLAB软件,基于小波分析理论,对采集到的信号进行分析处理,通过对这几种信号的筛选和特征提取,选择ELID磨削过程中回路电流的均值,磨削法向力的最大值参与氧化膜的表征。基于自适应模糊神经网络(ANFIS)理论和多传感器融合技术,建立起一个两输入一输出的模糊神经网络,以磨削法向力最大值、回路电流的平均值作为该网络的输入参数,以对应的样块上氧化膜粘附次数归一化处理后的数值作为氧化膜状态的输出,完成ANFIS的训练,并通过了试验数据的检验,达到较好的模拟效果。

关键词： ELID磨削小波分析自适应模糊神经网络氧化膜状态表征

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非平稳风速的HHS时频状态表征

振动工程学报 2019年第1期32卷 49-55页

作者：陶天友王浩姚程渊东南大学混凝土及预应力混凝土教育部重点实验室江苏南京210096

为完整描述非平稳风速的时变特征,在传统时频分析手段的基础上,引入Holo-Hilbert谱(HHS),开展台风非平稳脉动风速的时频状态表征研究。以苏通桥址区记录的"海葵"台风风速样本为例,通过经验模式分解(EMD)将风速样本分解为多个正交单分量... 详细信息

为完整描述非平稳风速的时变特征,在传统时频分析手段的基础上,引入Holo-Hilbert谱(HHS),开展台风非平稳脉动风速的时频状态表征研究。以苏通桥址区记录的"海葵"台风风速样本为例,通过经验模式分解(EMD)将风速样本分解为多个正交单分量固有模式函数,并采用Huang氏标准化方法获得了各分量的解析信号表达。基于相位角恒增准则,计算了各分量在每一时刻的瞬时频率,并避免了解析信号出现负频率的问题。在此基础上,进一步对各分量的幅值进行Hilbert-Huang变换,将传统Hilbert时频谱拓展至四维状态,从而获得了实测非平稳风速的高阶时频谱。分析结果表明:高阶时频谱可完整描述非平稳风速的幅值调制特征,通过高阶边际谱可准确确定幅值调制的具体频率或频带范围;幅值频率与载体频率的尺度谱可表征非平稳风速在各载体频率处的幅值调制状态。

关键词：非平稳风速完全希尔伯特谱时频分析高阶边际谱状态表征

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基于余弦相似熵的滚动轴承状态表征方法

噪声与振动控制 2019年第5期39卷 167-172页

作者：徐从云郑近德潘海洋包家汉刘庆运丁克勤液压振动与控制教育部工程研究中心安徽马鞍山243032 安徽工业大学机械工程学院安徽马鞍山243032 中国特种设备检测研究院北京100029

样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代替切比雪夫距离,并用香... 详细信息

样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代替切比雪夫距离,并用香农熵代替条件熵。首先介绍CSE算法,并研究参数对其影响;其次,通过仿真信号分析,将其与样本熵和模糊熵进行对比。最后,将CSE应用于滚动轴承退化特征表征,实验数据分析结果表明CSE的有效性及其相较于样本熵、模糊熵和均方根值的优越性。

关键词：振动与波样本熵模糊熵余弦相似熵滚动轴承状态表征

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往复式压缩机气阀的维护及状态表征

科技风 2012年第13期 36-36页

作者：尚树志邢台旭阳煤化工有限公司河北邢台054001

本文从往复式压缩机气阀的状态监测,故障判断以及故障原因和气阀的检修、安装等方面论述了气阀维护技术以有各类现象的表征。

关键词：往复式压缩机维护状态表征

融合Dead-ends和离线监督Actor-Critic的动态治疗策略生成模型

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计算机科学 2024年第7期51卷 80-88页

作者：杨莎莎于亚新王跃茹许晶铭魏阳杰李新华东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 医学影像智能计算教育部重点实验室(东北大学) 沈阳110169

强化学习对数学模型依赖性低,利用经验便于架构和优化模型,非常适合用于动态治疗策略学习。但现有研究仍存在以下问题:1)学习策略最优性的同时未考虑风险,导致学到的策略存在一定的风险;2)忽略了分布偏移问题,导致学到的策略与医生策略... 详细信息

强化学习对数学模型依赖性低,利用经验便于架构和优化模型,非常适合用于动态治疗策略学习。但现有研究仍存在以下问题:1)学习策略最优性的同时未考虑风险,导致学到的策略存在一定的风险;2)忽略了分布偏移问题,导致学到的策略与医生策略完全不同;3)忽略患者的历史观测数据和治疗史,从而不能很好地得到患者状态,进而导致不能学到最优策略。基于此,提出了融合Dead-ends和离线监督Actor-Critic的动态治疗策略生成模型DOSAC-DTR。首先,考虑学到的策略所推荐的治疗行动的风险性,在Actor-Critic框架中融入Dead-ends概念;其次,为缓解分布偏移问题,在Actor-Critic框架中融入医生监督,在最大化预期回报的同时,最小化所学策略与医生策略之间的差距;最后,为了得到包含患者关键历史信息的状态表示,使用基于LSTM的编码器解码器模型对患者的历史观测数据和治疗史进行建模。实验结果表明,DOSAC-DTR相比基线方法有更好的性能,可以得到更低的估计死亡率以及更高的Jaccard系数。

关键词：动态治疗策略 Dead-ends Actor-Critic 状态表征