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针对滚动轴承早期振动信号微弱且难以提取的问题,结合灰狼算法与变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)提出改进变分模态分解(Improved variational mode decomposition,IVMD)方法分解轴承故障信号,并基于快速谱峭度图(Fast kurtogram,FK)提取特征分量进行信号重构,采用深度学习与混沌理论对各故障轴承重构信号进行非线性分析,完成故障识别。在保留原故障信息整体几何结构的同时降低了特征数据复杂度,增强了故障状态分类能力。基于损伤轴承实验数据验证所提方法的有效性。结果表明:IVMD较VMD能更好地分解故障信号,快速谱峭度图可有效提取特征分量;采用IVMD FK进行信号前处理后,经卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行故障分类,准确率高达99.99%,远高于传统故障诊断方法;在强噪声环境下此方法仍可较好地进行故障分类,在-8dB噪声下准确率达到75.75%,具有良好的鲁棒性;同时,结合混沌相图与Lyapunov指数反映故障信号的混沌特性,随卷积层数增加Lyapunov指数逐渐减小,表明深度学习模型和混沌理论可从混沌序列中提取纯净特征信息,准确进行故障识别。 相似文献
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提出一个基于抽象语法树(Abstract Syntax Tree, AST)生成代码向量解决代码分类以及聚类任务的深度学习模型,该模型结合了卷积以及循环神经网络能够同时对AST的结构和语义信息进行提取,在代码分类任务上,分类的准确率与该领域最优的模型效果十分接近,速度却是其1.55倍。聚类任务上Jaccard系数(Jaccard Coefficient)、FMI(Fowlkes and Mallows Index)指数、ACC准确率分别达到74.4%、75.2%和83.6%,对比当下前沿的深度学习模型占有优势。 相似文献
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