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公开(公告)号:CN117232844A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311001409.0
申请日:2023-08-09
Applicant: 中南大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/028 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及高速列车传动系统故障诊断技术领域,公开了一种小样本及噪声环境下传动系统故障诊断方法、系统及介质;该方法对预先构建的时频域超图神经网络模型框架进行训练得到时频域超图神经网络模型,并基于时频域超图神经网络模型进行故障诊断,这样,基于时频域超图神经网络模型框架不仅能够高效处理超图数据,从而利用数据间的高阶信息来减少对大量数据的需求,同时提出融合时频域特征的注意力机制,以提取区分度高的故障相关特征,为小样本及噪声环境下的传动系统故障诊断提供了可行途径,可以及时诊断高速列车传动系统的多类故障。
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公开(公告)号:CN117872219A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311613898.5
申请日:2023-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/54 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及轨道列车牵引系统电路故障诊断领域,公开了一种列车牵引变流器的开路故障诊断方法及系统该方法包括:搭建正交化的自动编码器来构造传感器采样数据之间的关联关联图,构造正交投影损失函数以引导编码器拟合出正交映射,提高编码器的可解释性;搭建基于最近邻优化策略的关联关系图优化模型,删除距离较远的邻居节点以准确描述数据间的关联关系,并防止模型过拟合;将关联关系图转化为关联关系矩阵,构造图卷积网络,在网络前向传播中使用关联关系矩阵,对图卷积网络进行训练,基于完成训练后的网络进行故障诊断。可实现有监督的关联关系图构建,提高牵引电机故障诊断准确率。
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公开(公告)号:CN114994426A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210388005.0
申请日:2022-04-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及轨道列车牵引系统故障诊断技术领域,公开了一种多服役工况下列车牵引系统故障诊断方法、系统及介质;该方法对预先构建的故障诊断模型框架进行训练得到目标多通道域自适应图卷积网络模型,并基于目标多通道域自适应图卷积网络模型进行故障诊断,这样,基于故障诊断模型框架不仅能够提取数据特征,同时注重于数据关联性,可以在一定程度上使得所需故障样本数量显著降低,可以解决服役工况的多样性和故障样本的稀缺性问题,为小样本下的牵引系统故障诊断提供了可行途径,可以及时诊断轨道列车牵引系统的微小故障。
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公开(公告)号:CN118521948A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202310047046.8
申请日:2023-01-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,公开一种图像识别任务的轻量化剪枝方法及系统,以在保证精度满足要求的同时高效快速降低模型复杂度,节约计算资源和存储空间。方法包括:收集训练图像数据集;基于训练图像数据集对原始YOLOv5s网络进行稀疏化训练,得到稀疏的YOLOv5s模型的权值和各个卷积核的缩放因子;根据模型的权值和各个卷积核的缩放因子对稀疏化后的模型进行联合筛选剪枝后进行微调训练,得到轻量化后的YOLOv5s模型;将待检测的图像或视频数据输入剪枝后的轻量化YOLOv5s模型,得到目标检测结果。
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