王翠香

作品数：24被引量：98H指数：5
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供职机构：盐城工学院信息工程学院更多>>
发文主题：物联网轴承轴承故障物理层网络编码ANDROID更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学电子电信更多>>
发文期刊：《计算机应用与软件》《噪声与振动控制》《软件》《光源与照明》更多>>
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基于AMCNN-BiLSTM-CatBoost的滚动轴承故障诊断模型研究
《噪声与振动控制》2025年第2期82-89,共8页袁建华 邵星 王翠香 皋军 
国家自然科学基金资助项目(62076215);教育部新一代信息技术创新资助项目(2020ITA02057);盐城工学院研究生科研与实践创新计划资助项目(SJCX22_XZ035、SJCX22_XY061)。
针对现有的轴承故障诊断模型存在的分类精度差、运算效率不高的问题,提出一种基于注意力机制-卷积神经网络-双向长短期记忆网络-CatBoost(AMCNN-BiLSTM-CatBoost)的滚动轴承故障诊断模型。首先,对原始振动信号进行下采样技术处理,然后...
关键词：故障诊断 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制 CatBoost 轴承 
基于YOLOv5和ConvNext的钢铁表面缺陷检测研究被引量：2
《组合机床与自动化加工技术》2024年第10期160-165,170,共7页李强强 皋军 邵星 王翠香 
国家自然科学基金项目(62076215,61502411);教育部新一代信息技术创新项目(2020ITA02057);盐城工学院研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_XZ035,SJCX22_XY061)。
为解决工业钢铁表面缺陷检测速度慢、准确度低问题,提出一种基于改进YOLOv5网络的检测方法。在YOLOv5网络的FPN特征金字塔模块中加入ECANet模块,以提高检测精度;利用K-Means算法在NEU-DET数据集上重新聚类,生成3组新的先验框,降低网络损...
关键词：缺陷检测 K-MEANS算法 ConvNext ECANet YOLO 
基于双通道CNN与SSA-SVM的滚动轴承故障诊断
《控制理论与应用》2024年第9期1626-1635,共10页唐伯宇 邵星 王翠香 皋军 
国家自然科学基金项目(61502411,62076215);中国高校产学研创新基金“新一代信息技术创新项目”(2020ITA02057);盐城工学院研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_XZ035,SJCX22_XY061)资助.
为有效提取滚动轴承故障信号特征,解决分类器对提取特征存在较强依赖的问题,本文提出了一种双通道特征融合卷积神经网络(CNN)与麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)相结合的滚轴承故障诊断方法.通过建立一维卷积神经网络和二维卷积...
关键词：故障诊断 滚动轴承 卷积神经网络 支持向量机 
无监督领域自适应轴承故障诊断方法研究被引量：1
《机械强度》2024年第3期527-539,共13页吴晟凯 邵星 王翠香 皋军 
国家自然科学基金项目(61502411,62076215);教育部新一代信息技术创新项目(2020ITA02057);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_XZ035,SJCX22_XY061)资助。
针对基于深度学习的轴承故障诊断算法在不同工作条件和真实环境中故障样本缺乏标记的情况下诊断效果不佳的问题,提出了一种无监督的领域自适应轴承故障诊断方法,实现在无监督的情况下对不同工况的轴承进行故障诊断。首先,用快速傅里叶...
关键词：领域自适应 迁移学习 无监督学习 故障检测 旋转机械 
基于多尺度知识蒸馏与增量学习的滚动轴承故障诊断方法被引量：2
《振动与冲击》2024年第12期276-285,共10页夏逸飞 皋军 邵星 王翠香 
国家自然科学基金(62076215);教育部新一代信息技术创新项目(2020ITA02057);盐城工学院研究生科研与实践创新计划项目(SJCX23_XZ032)。
为了缓解单任务轴承故障诊断方法在不同工况诊断时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于多尺度知识蒸馏与增量学习(multi-scale knowledge distillation and continual learning,CL-MSKD)的滚动轴承故障诊断方法。以一维卷积神经网络作为C...
关键词：增量学习 知识蒸馏 卷积神经网络 轴承故障诊断 共享分类器 
卷积深度森林滚动轴承故障诊断方法
《机械强度》2024年第6期1279-1286,共8页顾辉 邵星 王翠香 皋军 
国家自然科学基金项目(61502411,62076215);教育部新一代信息技术创新项目(2020ITA02057);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX22_XZ035,SJCX22_XY061)资助。
针对滚动轴承振动信号非线性、样本量少、传统机器学习诊断算法需要专家经验等问题,提出了一种卷积深度森林(Convolutional Deep Forest,CDF)的故障诊断方法。首先对一维振动信号进行归一化和转图片预处理,接着利用卷积神经网络对图片训...
关键词：故障诊断 滚动轴承 深度森林 卷积神经网络 
基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测
《运筹与模糊学》2024年第1期710-722,共13页曹洪宇 邵星 王翠香 皋军 
针对传统物理机理驱动预测风电功率的方法存在预测结果精确度欠佳、泛化能力弱的问题,提出一种基于注意力机制的VMD-CNN-LSTM短期风电功率预测方案。首先采用变分模态分解算法将风电功率序列分解并进行重构。然后利用注意力机制对每个...
关键词：风电功率预测 注意力机制 变分模态分解 长短期记忆 卷积神经网络 
基于悬链线的曲线保长度伸缩变形算法
《计算机应用与软件》2023年第12期272-276,共5页李运平 王翠香 
江苏省自然科学基金项目(BK20160437)。
将悬链线理论运用于曲线的伸缩变形,提出一种保长度伸缩变形算法。创建曲线变形区间内的曲线段的局部坐标系,建立局部坐标系下的曲线段悬链线形状控制方程;通过调整方程中的形状参数计算曲线段变形;通过坐标变换和几何变换计算整条曲线...
关键词：保长度 伸缩变形 悬链线 自由变形 
基于物联网的太阳能光伏面板自动清洁系统研究被引量：2
《光源与照明》2023年第1期115-117,共3页王翠香 邵星 
处于室外环境的太阳能光伏面板容易积聚灰尘、水滴等异物,这会影响太阳能光伏面板的发电效率,对此,文章设计一种基于物联网的太阳能光伏面板自动清洁系统。该系统由太阳能光伏面板管理节点、物联网网关节点、上层应用组成。系统可以依...
关键词：光伏面板 太阳能 自动清洁 物联网 
深度梯度下降森林模型在轴承故障诊断中的应用被引量：1
《软件导刊》2022年第2期120-126,共7页彭启明 邵星 王翠香 皋军 
国家自然科学基金项目(61502411,62076215);江苏省自然科学基金项目(20150432)。
针对现有基于深度学习的轴承故障诊断方法不适于小样本数据且超参数过多、计算开销大的问题,提出一种基于深度梯度下降森林模型(DSGDF)的轴承故障诊断方法。在凯斯西储大学轴承数据集上对该模型的性能进行验证,结果表明,DSGDF模型平均...
关键词：深度学习 深度梯度下降森林 轴承 故障诊断 
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