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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本发明公开了一种基于二值深宽比网络的机械故障诊断方法，首先是构建二值神经网络故障诊断模型，然后建立面向故障诊断的性能增益评估模型，最后建立基于二值深宽比网络故障诊断模型，结合剪枝技术进行网络重塑，得到最适合的主干网络。在计算成本相当的情况下，提高了诊断准确率，与全精度网络相比，所提方法在保证诊断准确率不低的情况下，显著降低了计算复杂度。通过全面的实验，证明了所提的二值深宽比网络的故障诊断方法具有更强大的诊断性能。在机械故障诊断中具有广泛的应用前景。
主权项：1.基于二值深宽比网络的机械故障诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：1建立二值神经网络故障诊断模型：通过将网络浮点权重和激活二值化为“+1”或“-1”，浮点乘积累加替换为逐位操作，用于节省存储空间并减小计算复杂度；2建立面向故障诊断的性能增益评估模型，通过找到深度和宽度的平衡点以获得最优的网络诊断性能，公式如下：G＝fd,w1式中：G表示模型的性能增益，d表示网络的深度，w表示网络的宽度；深度的合理范围为d∈[dmin,dmax]，宽度的合理范围为w∈[wmin,wmax]；当fd,w＞0且时，增加网络深度带来的增益和增加网络宽度带来的增益都会提高诊断性能；通常，增加深度带来的增益大于增加宽度带来的增益；性能的增益随着d和w的增加而变缓，因此，存在平衡点d＝d0，使得3建立基于二值深宽比网络的故障诊断模型，用于克服构建的BNN故障诊断模型中引入的量化误差和梯度误差随深度的增加而累积导致模型诊断性能下降的问题；通过引入缩放因子s来调节深度d和宽度w的比例，找到一个新的深度ds,宽度结合剪枝技术进行网络重塑，移除不重要的参数，减少模型复杂度，并且最终将主干调整为在不超过原始模型计算成本的前提下，通过调整网络的深度和宽度来获得更合适的BNN的主干，以适应故障诊断中对快速响应和高准确率的需求；公式如下： 式中：表示BNN的实际性能增益，Bb表示BNN的计算预算；通过对重塑策略的限制，公式2可以简化为
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学 基于二值深宽比网络的机械故障诊断方法
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