公开(公告)号：CN109785333A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201811509164.1

申请日：2018-12-11

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 王丽君 ,  温梦艳 ,  王欣欣 ,  高冠阳 ,  孔祥瑞 ,  谷宇希

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/254 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种用于并联机器人视觉系统的目标检测方法及装置，该方法包含：采集目标图像，并分为训练数据集和测试数据集；搭建混合自动编码器，将训练数据集中图像分批送入混合自动编码器进行去噪和稀疏处理，获取带有分类标签的图像数据；将图像数据送入Faster RCNN神经网络进行模型训练；将测试数据集图像数据送入已训练好的Faster RCNN神经网络中进行模型测试；将测试后的Faster RCNN神经网络模型嵌入并联机器人视觉系统中，对待检测图像进行目标识别定位。本发明提高模型抗干扰能力及其鲁棒性，降低数据集训练难度，提高模型训练速度和质量，使神经网络便于针对不同待识别目标易于重用，对图像处理和目标识别技术领域具有重要指导意义。

公开(公告)号：CN108918137B

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN201810589533.6

申请日：2018-06-08

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 王丽君 ,  姬盛飞 ,  谷宇希 ,  曹扬 ,  运红丽 ,  宋小娜

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种基于改进的WPA‑BP神经网络的齿轮箱故障诊断装置及其方法，该方法包含：采集齿轮箱各工况状态下的实验数据，获取各工况下的特征值指标数据，并分为训练样本和测试样本；建立BP神经网络；设定神经网络参数及改进的WPA寻优参数；针对训练样本，利用改进的WPA寻优方法对神经网络的权值和阈值进行优化训练，并利用测试样本对神经网络的误差进行测试，通过误差测试结果修正神经网络参数和改进的WPA寻优参数，迭代执行神经网络的权值和阈值的优化训练，直至满足预设允许误差精度为止，得到神经网络的权值和阈值，获取用于对齿轮箱故障进行诊断识别的神经网络实时进行故障诊断。本发明可以高效准确的判断出齿轮箱运行过程中的故障类型，并取得理想的诊断识别效果。

公开(公告)号：CN108918137A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810589533.6

申请日：2018-06-08

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 王丽君 ,  姬盛飞 ,  谷宇希 ,  曹扬 ,  运红丽 ,  宋小娜

IPC: G01M13/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种基于改进的WPA-BP神经网络的齿轮箱故障诊断装置及其方法，该方法包含：采集齿轮箱各工况状态下的实验数据，获取各工况下的特征值指标数据，并分为训练样本和测试样本；建立BP神经网络；设定神经网络参数及改进的WPA寻优参数；针对训练样本，利用改进的WPA寻优方法对神经网络的权值和阈值进行优化训练，并利用测试样本对神经网络的误差进行测试，通过误差测试结果修正神经网络参数和改进的WPA寻优参数，迭代执行神经网络的权值和阈值的优化训练，直至满足预设允许误差精度为止，得到神经网络的权值和阈值，获取用于对齿轮箱故障进行诊断识别的神经网络实时进行故障诊断。本发明可以高效准确的判断出齿轮箱运行过程中的故障类型，并取得理想的诊断识别效果。