子空间嵌入特征分布对齐的不同工况下旋转机械复合故障诊断

针对不同工况下复合故障诊断时跨域特征对齐与分布差异自适应调节的问题,提出子空间嵌入特征分布对齐的不同工况下旋转机械复合故障诊断方法.利用相关对齐方法在目标域子空间对齐源域与目标域对应特征,有效抑制域偏移;在该空间训练基分类器为目标域预测伪标签,用于定量估计两域边缘分布与条件分布各自权值,以适配两域特征分布差异;通过结构...     

一维深度子领域适配的不同转速下旋转机械 复合故障诊断

旋转机械复合故障与单一故障样本间相关性高易造成错分类,且旋转机械转速往往不同,进一步加剧了旋转机械复合故障诊断的难度。针对上述问题,提出一维深度子领域适配的不同转速下旋转机械复合故障诊断方法。首先,以旋转机械复合故障的频域信号作为网络的输入,最大程度保留信号特征;其次,搭建领域共享的一维卷积神经网络,对不同转速下旋转机械复合故障的频域信号特征进行学习;然后,添加局部最大均值差异形成子领域适配层,对齐每对子领域分布以避免单一故障和复合故障的特征混合,并通过最小化局部最大均值差异值缩小两域子领域特征分布差异,以减少不同转速所带来的干扰;最后,在子领域适配层后添加softmax分类层,实现对目标数据的故障状态识别。通过不同转速旋转机械复合故障诊断实验证明了所提方法的有效性。     

基于多注意力 Faster RCNN 的噪声干扰下 印刷电路板缺陷检测

针对工业环境中噪声干扰导致的印刷电路板缺陷检测困难的问题,提出基于多注意力 Faster RCNN 的印刷电路板缺陷检 测方法,分别于特征提取以及特征融合部分引入注意力机制以获得具有抗干扰能力的特征表示,提升检测效果。 首先使用分离注 意力网络提取缺陷特征,使网络自动关注到缺陷特征,以降低噪声干扰的影响;其次,使用平衡特征金字塔融合不同分辨率特征, 利用非局部注意力机制对融合特征进行全局感受野内不同区域特征的加权,增强其缺陷表征能力并进一步抑制噪声干扰;最后, 依据所获得的特征表示,利用区域建议网络生成缺陷候选框并利用全连接层对其进行位置以及类别的确定以得到检测结果。 在 不同程度噪声干扰下的印刷电路板缺陷数据集上进行实验验证,平均检测精度达到 92. 4% ,证明了所提方法的有效性和可行性。