Multi-Branch 1-D CNN Based on Attention Mechanism for the DAB Converter Fault Diagnosis

Softmax函数 计算机科学 人工智能 卷积神经网络 模式识别(心理学) 特征(语言学) 阈值 断层(地质) 特征提取 保险丝(电气) 噪音(视频) 降噪 频道(广播) 机制(生物学)
作者
Yingying Zhao,Yigang He,Zhikai Xing,Yongsheng Fu,Jianfei Chen,Bolun Du,Lei Wang
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1
标识
DOI:10.1109/tim.2022.3203445
摘要

This article considers the fault diagnosis problem for the dual active bridge (DAB) converter. Given that information from multiple diagnostic signals needs to be combined effectively for fault diagnosis of the DAB converter and diagnostic signals have noise, a multi-branch 1-D convolutional neural network (CNN) based on attention mechanism is proposed. First, the proposed network processes multiple raw 1-D diagnostic signals without extracting features manually. Then, soft thresholding and attention mechanism are combined to acquire denoising thresholds, which adaptively removes channel noise from feature maps. Besides, the attention mechanism is utilized to adaptively obtain importance weights of the feature maps learned by different 1-D CNN branches, which helps to learn the most useful features and fuse the multi-branch features effectively. Finally, the diagnostic results are obtained by inputting the fused features into the Softmax layer. The experimental results indicate that the proposed method with denoise module and feature fusion module improves the diagnostic accuracy effectively. Contrastive experiments show that the proposed method is superior to other fault diagnosis methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
6秒前
孟祥豪发布了新的文献求助10
6秒前
派大星和海绵宝宝完成签到,获得积分10
8秒前
hcm完成签到,获得积分20
8秒前
上官完成签到,获得积分10
9秒前
鱼鱼完成签到 ,获得积分10
10秒前
hcm发布了新的文献求助10
12秒前
黄金天下完成签到,获得积分10
18秒前
vvvaee完成签到 ,获得积分10
18秒前
24秒前
wangyf完成签到,获得积分10
33秒前
卞卞完成签到,获得积分10
34秒前
雨水完成签到,获得积分10
40秒前
Ethan完成签到 ,获得积分10
45秒前
虚幻的莞完成签到,获得积分10
45秒前
ccm应助wangyf采纳,获得10
47秒前
小赵同学完成签到 ,获得积分10
49秒前
xiaofeng5838完成签到,获得积分10
1分钟前
自然亦竹完成签到,获得积分10
1分钟前
重要的夏天完成签到,获得积分10
1分钟前
多情以山完成签到 ,获得积分10
1分钟前
贵贵完成签到,获得积分10
1分钟前
言文言完成签到,获得积分10
1分钟前
黄橙子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
xysun发布了新的文献求助10
1分钟前
茶包完成签到,获得积分10
1分钟前
Peri完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zokor完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xingyi完成签到,获得积分10
1分钟前
JUGG完成签到,获得积分10
1分钟前
afli完成签到 ,获得积分10
1分钟前
FashionBoy应助马迦南采纳,获得10
1分钟前
医生小白完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
OAHCIL完成签到 ,获得积分10
2分钟前
tg2024完成签到,获得积分10
2分钟前
源远流长完成签到,获得积分10
2分钟前
alixy完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 900
Boris Pesce - Gli impiegati della Fiat dal 1955 al 1999 un percorso nella memoria 500
Chinese-English Translation Lexicon Version 3.0 500
Recherches Ethnographiques sue les Yao dans la Chine du Sud 500
Two-sample Mendelian randomization analysis reveals causal relationships between blood lipids and venous thromboembolism 500
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 460
Aspect and Predication: The Semantics of Argument Structure 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2396471
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2098732
关于积分的说明 5289288
捐赠科研通 1826137
什么是DOI,文献DOI怎么找? 910523
版权声明 560007
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 486633