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振动信号压缩的改进卷积自编码器方法及装置

  • 发布时间: 2025-05-08
预算 双方协商
基本信息
成果方:石家庄铁道大学
合作方式:技术转让
成果类型:发明专利,
行业领域
电子信息技术
成果描述

本发明提供了一种振动信号压缩的改进卷积自编码器方法及装置,该方法应用于数据信号压缩技术领域,该方法包括:获取目标机械部件的第一振动信号数据;基于训练完成的预设堆叠自编码器对第一振动信号数据进行压缩,得到压缩后的目标机械部件的振动信号数据;其中,该预设堆叠自编码器包含多个自编码器,每个自编码器包括编码器和解码器,编码器的处理层包括依次连接的第一卷积层、第一激活函数层、第一批标准化层、第二卷积层、第二激活函数层、第二批标准化层、Flatten层;解码器的处理层包括依次连接的第一全连接层、第三激活函数层、第三批标准化层、第二全连接层。本发明提供的振动信号压缩的改进卷积自编码器方法及装置能够在降低自编码器计算量的同时提高振动信号压缩精度。

应用范围

本发明实施例提供的振动信号压缩的改进卷积自编码器方法及装置的有益效果在于:一方面,不同于现有技术中使用池化层对振动信号进行降维,本发明通过设置各个卷积层的步长对振动信号进行降维,有效地解决了现有技术中振动信号压缩方法提取特征不准确的问题;另一方面,不同于现有技术中使用的反卷积和反池化对压缩后的振动信号进行重构,本发明实施例基于全连接层配合激活函数的处理方法对压缩后的振动信号进行重构,可有效降低重构压缩后的振动信号时所带来的误差,提高堆叠自编码器的压缩精度。

前景分析
随着机械设备向高速化和大型化发展,机械设备的振动频率越来越高,振动信号呈现非线性、非平稳的特点。根据奈奎斯特采样定理,采样频率不能低于原始机械设备振动信号的两倍。因此机械设备在进行健康检测时会产生海量的数据,对实时传输、同步存储和实时故障诊断带来了挑战。随着深度学习的发展,众多学者考虑将堆叠自编码器应用于振动信号数据的压缩。
然而,现有技术中基于堆叠自编码器的振动信号压缩方法存在以下缺陷:
1)现有技术中堆叠自编码器中编码器使用卷积和池化对振动信号进行降维和特征提取,池化操作会增大解码器的计算量,还会导致提取到的特征中有关振动信号的信息不足,进而影响解码器重构信号,致使网络损失过大,重构出的振动信号误差也较大。
2)现有技术中堆叠自编码器基于反卷积和反池化对振动信号进行重构,其参数设置常常与编码器对称来达到近似反函数的目的,但是反卷积与反池化中参数较少难以拟合编码器的反函数,导致解码器重构能力较差,进而影响编码器的降维和特征提取。
因此,如何降低振动信号数据压缩的计算量,减小重构误差成为本领域技术人员亟需解决的问题。
本发明的目的在于提供一种振动信号压缩的改进卷积自编码器方法及装置,以降低堆叠自编码器的计算量和提高振动信号压缩精度为目的,解决现有技术中振动信号数据压缩计算量大、误差大的技术问题。


联系方式

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    赵志宏

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    13230265573

  • 通讯地址:

    河北省石家庄市北二环东路17号

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