-
公开(公告)号:CN112629863B
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202011632478.8
申请日:2020-12-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种变工况下动态联合分布对齐网络的轴承故障诊断方法,包括以下步骤:采集不同工况下的轴承振动数据,获得源域样本和目标域样本;构建动态联合分布对齐的深度卷积神经网络模型;将源域样本和目标域样本同时送入参数初始化的深度卷积神经网络模型,特征提取器提取源域样本和目标域样本的高层次特征;计算边缘分布距离和条件分布距离;根据边缘分布距离和条件分布距离获得联合分布距离,将联合分布距离与标签损失结合以获得目标函数;利用随机梯度下降法对目标函数进行优化,训练深度卷积神经网络模型。其能够降低域漂移的影响,使得深度学习模型能够很好完成变工况下的故障诊断任务,速度快,运算量小。
-
公开(公告)号:CN112816823A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202110157127.4
申请日:2021-02-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种电能质量监测装置。该电能质量监测装置包括信号采集电路,信号调理电路,控制电路和人机交互电路。位于信号前端的采集电路采用电压互感器或者电流互感器和电阻电路变换电压或者电流信号,信号经处理后送入以运算放大器为主的信号调理电路中,转换得到幅值大小合适的电压或者电流信号,再送入以单片机STM32F405组成的控制电路进行计算和显示,人机交互电路采用LM240120BCW液晶显示模块,显示当前测量的基波电流和电压、谐波电流和电压、基波功率值。该电能质量监测装置既能有效监测电能质量,又具有低功耗、合理的处理速度。
-
公开(公告)号:CN112629863A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202011632478.8
申请日:2020-12-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种变工况下动态联合分布对齐网络的轴承故障诊断方法,包括以下步骤:采集不同工况下的轴承振动数据,获得源域样本和目标域样本;构建动态联合分布对齐的深度卷积神经网络模型;将源域样本和目标域样本同时送入参数初始化的深度卷积神经网络模型,特征提取器提取源域样本和目标域样本的高层次特征;计算边缘分布距离和条件分布距离;根据边缘分布距离和条件分布距离获得联合分布距离,将联合分布距离与标签损失结合以获得目标函数;利用随机梯度下降法对目标函数进行优化,训练深度卷积神经网络模型。其能够降低域漂移的影响,使得深度学习模型能够很好完成变工况下的故障诊断任务,速度快,运算量小。
-
公开(公告)号:CN214473665U
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202120342218.0
申请日:2021-02-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本实用新型公开了一种电能质量监测装置。该电能质量监测装置包括信号采集电路,信号调理电路,控制电路和人机交互电路。位于信号前端的采集电路采用电压互感器或者电流互感器和电阻电路变换电压或者电流信号,信号经处理后送入以运算放大器为主的信号调理电路中,转换得到幅值大小合适的电压或者电流信号,再送入以单片机STM32F405组成的控制电路进行计算和显示,人机交互电路采用LM240120BCW液晶显示模块,显示当前测量的基波电流和电压、谐波电流和电压、基波功率值。该电能质量监测装置既能有效监测电能质量,又具有低功耗、合理的处理速度。
-
-
-