董绍江

作品数：105被引量：689H指数：14
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供职机构：重庆交通大学机电与汽车工程学院更多>>
发文主题：滚动轴承故障诊断卷积神经网络轴承滚动轴承故障诊断更多>>
发文领域：机械工程自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
发文期刊：《科技风》《仪器仪表学报》《机床与液压》《表面技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金重庆市高等教育教学改革研究项目中央高校基本科研业务费专项资金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>
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基于多尺度动态卷积和GRU的轴承故障诊断
《组合机床与自动化加工技术》2025年第3期150-154,共5页董绍江 彭银山 邹松 黄翔 
国家自然科学基金资助项目(51775072);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202300711)。
针对传统轴承故障诊断过程中忽略轴承振动信号的关联时间维度信息的问题,提出了基于多尺度动态扩张卷积神经网络(MSDDCNN)和门控循环单元网络(GRU)的轴承故障诊断方法。首先利用不同尺寸宽卷积核从各个维度捕捉振动信号多维特征以增大...
关键词：多尺度 动态卷积 扩张卷积 GRU 故障诊断 
基于特征解纠缠和联合域对齐的滚动轴承多源域迁移诊断方法
《振动与冲击》2025年第1期113-120,133,共9页邹松 董绍江 夏宗佑 牟小燕 
国家自然科学基金资助项目(51775072);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJZD-K202300711);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202203207)。
针对变工况环境下采集到的滚动轴承振动数据特征分布不一致及待诊断样本标签难获取,导致轴承故障难诊断的问题,提出一种基于特征解纠缠和联合域对齐的滚动轴承多源域迁移诊断方法。首先,为更好提取源域和目标域的通用特征,利用卷积自编...
关键词：故障诊断 多源域迁移学习 特征解纠缠 联合域对齐 
湿热环境对碳纤维复合材料防撞梁低速碰撞损伤的影响
《材料导报》2024年第23期290-296,共7页陈历 朱孙科 董绍江 肖勇 宋霞 
重庆市高校创新研究群体项目(CXQT20019);重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN201900731)。
为研究湿热环境对碳纤维增强复合材料(CFRP)防撞梁力学性能的影响,通过建立考虑湿热效应的碳纤维复合材料失效预测模型对23℃干态(RTD)材料进行湿热环境下性能预测,得到70℃干态(ETD)和70℃平衡吸湿(ETW)环境下的材料性能。采用实体单...
关键词：碳纤维复合材料 湿热环境 显式动力学 VUSDFLD子程序 Hashin失效准则 
基于改进多尺度卷积循环神经网络的滚动轴承故障研究被引量：1
《振动与冲击》2024年第20期94-105,共12页董绍江 黄翔 夏宗佑 邹松 
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202300711);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市高校创新研究群体(CXQT20019)。
针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富,容易丢失故障敏感信息,且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题,提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memo...
关键词：故障诊断 多尺度卷积神经网络 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 多头自注意力 多核最大均值差异 
基于多源域深度域自适应的跨工况滚动轴承故障诊断
《机床与液压》2024年第20期230-238,共9页吕智明 董绍江 朱孙科 邹松 黄翔 
国家自然科学基金面上项目(51775072);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202300711)。
在实际生产中,不同工况下的源域数据与目标域数据分布差异大且含标签的故障样本量少,单源域迁移故障诊断无法同时利用多个源域提供的诊断信息,会出现负迁移与模型泛化能力差的问题。针对此情况,提出一种基于多源域深度域自适应模型的滚...
关键词：故障诊断 多源域 特征提取 局部最大均方差异(LMMSD) 
基于SK-ResNet和迁移学习的滚动轴承故障诊断被引量：1
《组合机床与自动化加工技术》2024年第10期166-170,共5页潘雪娇 董绍江 邹松 吕智明 宋锴 
国家自然科学基金资助项目(51775072);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920)。
针对传统深度学习模型在变工况环境下泛化能力差、诊断精度低的问题,提出了一种基于SK-ResNet和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,对采集到的时域信号进行快速傅里叶变换(FFT)获得频域信号,并进行加权融合得到新的时频域数据集;其...
关键词：选择性内核网络 残差网络 迁移学习 差异对齐损失 
改进YOLOv5s的桥梁表观病害检测方法被引量：1
《重庆大学学报》2024年第9期91-100,共10页董绍江 谭浩 刘超 胡小林 
国家自然科学基金资助项目(51775072);重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市高校创新研究群体(CXQT20019)。
针对已有目标检测方法在混凝土桥梁表观病害检测的应用中识别精度低且伴随较多误检和漏检的问题,提出了一种改进的YOLOv5s桥梁表观病害检测方法。针对目前桥梁表观病害特征成分较复杂的问题,为了更有效地利用不同尺度的缺陷特征,在主干...
关键词：病害检测 YOLOv5s 特征融合 平均精度 
GADF和改进CNN的齿轮箱复杂环境下故障诊断被引量：2
《机械设计与制造》2024年第9期92-96,103,共6页刘成义 董绍江 唐倩 邓文亮 
国家自然科学基金(51775072);重庆市科委基础与前沿项目(CSTC2017JCYJAX0279)。
针对齿轮箱同时处于变负载和含有噪声的复杂环境下的故障诊断难题,提出一种基于格拉姆角差场(Gram Angle Difference Field,简称GADF)和改进的具有多注意力机制的卷积神经网络(Multiple Attention Mechanism Convolutional Neural Netwo...
关键词：齿轮箱故障诊断 格拉姆角差场 注意力机制 卷积神经网络 
基于随机LSTM块映射特征提取的旋转机械故障诊断方法
《陕西科技大学学报》2024年第4期142-153,共12页杨金龙 董绍江 牟小燕 
重庆市科技创新领军人才支持计划项目(CSTCCCXLJRC201920);重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202300711,KJQN202203207);重庆市高校创新研究群体项目(CXQT20019)。
针对旋转机械失效机理复杂,特征信息差异大,导致的传统诊断模型依赖先验知识,准确率低,适应性差的难题.提出一种基于随机量化数据增强-随机LSTM(Long Short Term Memory)块映射特征提取-随机配置网络(Randomized Quantization-Randomize...
关键词：随机配置网络 故障诊断 旋转机械 多传感器 长短时记忆网络 
基于改进相变方程的形状记忆合金弹性耦合系统特性分析
《机械工程学报》2024年第14期194-205,共12页朱孙科 闵旭 董绍江 
重庆市科技创新领军人才支持计划资助项目(CSTCCCXLJRC201920)。
为准确描述形状记忆合金(Shape memory alloy,SMA)弹性耦合系统的驱动特性,考虑模型复杂程度与工程实际需求,提出了一种基于Brinson本构方程和SMA相变原理的改进相变模型。针对Brinson相变模型SMA马氏体正相变过程中马氏体分数不连续的...
关键词：形状记忆合金 驱动特性 相变方程 偏置弹簧 
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