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针对传统故障诊断方法对旋转机械转子故障状态识别精度较低的问题,提出了一种基于对称点模式图像特征信息融合与深度学习相结合的旋转机械转子故障诊断方法。采用SDP信息融合技术,对转子故障状态下的多通道振动信号进行了信息融合,通过SDP图形特征可简单直观地区分不同转子故障振动状态;结合深度学习VGG网络自适应提取了SDP图像的特征信息,对不同故障转化的SDP图像实现了准确的诊断识别,进而判别了其故障类型;通过变速器机械故障模拟实验验证了所提出方法的有效性,并与传统机器学习方法极限学习机(ELM)进行了比较。研究结果表明:基于SDP图像与VGG网络的旋转机械转子故障诊断方法解决了转子故障振动信号中存在的高复杂、非线性和不稳定问题,与传统机器学习方法ELM相比具有更高的识别精度。 相似文献
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针对移动端平台下计算资源有限、存储空间小的特点,提出高效的ShuffleNetv2及YOLOv3集成网络静态手势实时识别方法,以减小模型对硬件的计算能力需求. 通过将轻量化网络ShuffleNetv2代替Darknet-53作为主干网络,减小模型的计算复杂度. 引入CBAM注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度. 采用K-means聚类算法,重新生成Anchors的长宽比和数量,使重新生成的Anchors尺寸对目标进行精确定位来提高模型的检测精度. 实验结果表明,提出算法在手势识别上的平均识别准确率为99.2%,识别速度为44帧/s,单张416×416图片在GPU上的推理时间为15 ms,CPU上的推理时间为58 ms,模型所占内存为15.1 MB. 该方法具有识别精度高、识别速度快、内存占用率低等优点,有利于模型在移动终端上部署. 相似文献
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