一种基于深度迁移学习的滚动轴承早期故障在线检测方法

近年来, 深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的最大均值差异正则项和Laplace正则项的损失函数, 在自适应提取不同域数据的公共特征表示同时, 提高正常状态和早期故障状态之间特征的差异性; 基于该特征表示, 提出一种基于时序异常模式的在线检测模型, 利用离线轴承正常状态的排列熵值构建报警阈值, 实现在线数据中异常序列的快速匹配, 同时提高在线检测结果的可靠性. 在XJTU-SY数据集上的实验结果表明, 与现有代表性早期故障检测方法相比, 本文方法具有更好的检测实时性和更低的误报警数.     

基于中国写意风格迁移的动漫视频生成模型

目前生成式对抗网络（GAN）已经被用于图像的动漫风格转换。然而,现有基于GAN的动漫生成模型主要以日本动漫和美国动漫为对象,集中在写实风格的提取与生成,很少关注到中国风动漫中写意风格的迁移,因此限制了GAN在国内广大动漫制作市场中的应用。针对这一问题,通过将中国写意风格融入到GAN模型,提出了一种新的中国风动漫生成式对抗网络模型CCGAN,用以自动生成具有中国写意风格的动漫视频。首先,通过在生成器中增加反向残差块,构造了一个轻量级的深度神经网络模型,以降低视频生成的计算代价。其次,为了提取并迁移中国写意风格中图像边缘锐利、内容构造抽象、描边线条具有水墨质感等性质,在生成器中构造了灰度样式损失和颜色重建损失,以约束真实图像和中国风样例图像在风格上的高层语义一致性,并且在判别器中构造了灰度对抗损失和边缘促进对抗损失,以约束重构图像与样例图像保持相同的边缘特性。最终,采用Adam算法最小化上述损失函数,从而实现风格迁移,并将重构图像组合为视频。实验结果表明,与目前最具代表性的风格迁移模型CycleGAN与CartoonGAN相比,所提CCGAN可从以《中国唱诗班》为例的中国风动漫中有效地学习到中国写意风格,同时显著降低了计算代价,适合于大批量动漫视频的快速生成。     

VoIP的安全性分析及防护研究

VoIP技术由原来的一种互联网上的增值应用发展成为一种得到广泛应用的通信技术,较传统的PSTN通信具有明显优势,但安全问题也日益突出.文章简要介绍了VoIP技术及其使用的主要协议标准H.323和SIP,指出了其在安全性方面的缺陷,并分别介绍了H.323和SIP采用的安全措施,最后给出了VoIP的发展趋势和研究方向.     

可自适应分组的超球多任务学习算法

针对现有回归多任务学习中各任务独立评估风险、缺乏统一约束条件的缺点,提出了一种具有自适应分组能力的超球多任务学习算法。该算法以极限学习机(ELM)为基础形式,首先引入超球损失函数对所有任务的风险进行统一评估,并采用迭代再权最小二乘法求解;其次,考虑到任务之间关联度存在差异,基于相关性强的任务其权重向量也较相似的假设,构建带分组结构的正则项,使得同组内的任务独立进行训练,最终将优化目标转为混合0-1规划问题,并采用多目标优化方法自动确定模型参数和最优分组结构。基于仿真数据和圆柱壳振动信号数据的测试结果表明,该算法可有效识别出任务中的分组结构,同时与现有算法相比,可明显提高回归模型的泛化能力。     

轴承在线早期故障检测的无监督张量深度迁移学习方法

基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征提取,以实现异常检测规则在离线轴承和在线目标轴承间的有效传递,完成在线无标记数据的异常检测;其次,提出一个基于异常概率贯序累积的非参数报警阈值设定方法,可在仅设定误报警率置信度的条件下自适应选择在线阈值,并给出该阈值合理性的理论分析.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,所提出方法可获得更好的检测实时性和更低的误报警数,为早期故障检测提供一种具有易部署性和鲁棒性的解决方案.     

基于时间序列迁移递归预测的未知工况下滚动轴承在线剩余寿命评估

深度迁移学习技术已经成功应用于跨工况的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测问题,但针对在线场景的RUL评估仍存在如下不足:在线工况存在漂移,无法确定同工况的历史数据,不能直接构建回归预测模型;在线目标轴承只有正常状态和早期故障数据,无法直接与离线轴承的快速退化期数据进行迁移学习.鉴于此,从时序退化信息迁移的角度提出一种面向未知工况的轴承在线RUL评估方法.首先,构建融合第三方退化信息的时间序列迁移递归预测模型,利用张量长短时记忆网络提取离线工况全寿命数据的单调性和趋势性等时序信息,并迁移到在线递归预测过程;然后,利用迁移成分分析对所预测的在线退化序列和已有离线序列进行公共特征空间适配,提取域无关特征,并构建支持向量机回归模型,实现在线轴承剩余寿命评估.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上的实验结果表明,所提出方法可在只有早期故障数据的情况下准确预测退化趋势,为未知工况下的轴承在线RUL评估提供一种有效的解决方案.     

基于物联网和虚拟现实的灭火救援及训练系统

随着我国经济建设发展,如何提升城市消防质量备受关注,而利用物联网相关技术对重点消防单位的实时监控已成为发展趋势。提出一种基于物联网和虚拟现实的灭火救援及训练系统,基于Wi-Fi技术分为远程监控和虚拟现实两个模块。传感器采集数据并实时向监控管理中心传送,结合虚拟现实成像技术构造监控单位的仿真环境。此系统为火灾现场的指挥、部署提供全面合理的救援方案,并为后续消防队员的消防训练提供了仿真平台和经验分析。     

面向贯序不均衡分类的粒度极限学习机

针对现有算法对贯序到达的密度型不均衡数据分类效果不佳的缺陷, 提出一种基于粒度划分的在线贯序极限学习机算法. 离线阶段,根据数据分布特性对多类样本进行粒度划分, 用粒心代替原有样本, 建立初始模型; 在线阶段, 根据更新后的分布特性对多类边界数据进行二次粒度划分, 替换原有边界数据, 并动态更新网络权值. 理论分析证明该算法存在信息损失上界. 实验结果表明, 该算法能有效提高贯序不均衡数据上的整体泛化性能和分类效率.