A hybrid transformer masked time-domain denoising network for vibration signals

降噪 计算机科学 时域 变压器 适应性 频域 振动 噪音(视频) 模式识别(心理学) 人工智能 算法 声学 电压 工程类 计算机视觉 生态学 物理 电气工程 图像(数学) 生物
作者
Xin Huang,Weiwei Qian,Peng Zhang,Ziwei Ding,Shunming Li
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:36 (1): 016193-016193
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad99f2
摘要

Abstract Health-condition-sensitive vibration information is prone to be swamped by widespread noise. Denoising is always indispensable, but existing methods still lack adaptability. Therefore, a novel intelligent denoising framework called a hybrid transformer masked time-domain denoising network (HTMTDN) is proposed. First, a dense dilation convolution block and a hybrid transformer are constructed to deal with fault impulse scale variations and unexpected noise frequency bands respectively, which greatly improves the adaptive denoising capability and relieves tough denoising parameter tuning. Further, interpretable time- and frequency-domain joint constraints are constructed to enhance the network’s optimization ability under strong noise. Finally, a novel strategy called overlapping reconstruction is introduced to recover 1D signals from 2D signal segments. Extensive experiments based on two bearing fault datasets with variable loads and rotation speeds confirm the remarkable performance of the HTMTDN under low signalnoise ratios, and present good adaptability in 15 health conditions without separate hyperparameter tuning, which shows promise for real-world applications.
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
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
1秒前
2秒前
3秒前
科研助手6应助gz采纳,获得10
3秒前
彭于晏应助gz采纳,获得10
3秒前
鱼与木头发布了新的文献求助10
4秒前
绿泡泡发布了新的文献求助10
5秒前
今后应助Transition采纳,获得10
7秒前
Chelry发布了新的文献求助10
7秒前
大大怪发布了新的文献求助10
8秒前
乐乐应助lina采纳,获得10
10秒前
11秒前
11秒前
gz完成签到,获得积分10
14秒前
哲别发布了新的文献求助10
15秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
义气严青完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
19秒前
20秒前
24秒前
某某完成签到,获得积分20
26秒前
27秒前
Owen应助shore采纳,获得10
27秒前
小熊完成签到,获得积分10
28秒前
英姑应助丸子_2025000采纳,获得10
29秒前
yydragen应助rita_sun1969采纳,获得30
29秒前
可爱的函函应助大喵采纳,获得10
30秒前
34秒前
包李发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
打打应助自由的读书人采纳,获得10
39秒前
共享精神应助bbh采纳,获得10
40秒前
研友_VZG7GZ应助bbh采纳,获得10
40秒前
小小完成签到,获得积分10
40秒前
大喵发布了新的文献求助10
40秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 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 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989797
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531914
关于积分的说明 11255516
捐赠科研通 3270597
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805008
邀请新用户注册赠送积分活动 882181
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809190