基于深度SSD改进模型的传动设备状态在线监测研究

来源：计算机测量与控制杂志2024年第3期北京时间：

作者：王宜忺,周大可

单位：南京航空航天大学自动化学院

摘要：针对现有传动设备在线监测算法存在的检测精度地、效率差等问题，提出一种基于改进SSD网络模型的在线检测算法。先对故障集进行预处理，通过滤波调制、共振解调等环节滤除原始故障集的噪声干扰；以VGG-16为基础设计了SSD网络结构，同时增加了辅助卷积层和预测层；对SSD网络模型进行改进，引入了注意力机制模块和特征增强模块，改善模型各层的数据共享性能同时提高了模型的数据训练效率；基于通道拼合方式对故障数据进行多尺度特征融合，并优化SSD模型的各层金字塔结构，以更好的匹配先验框及选择最佳的损失函数。实验结果显示，提出算法的传动设备故障检测率达到98.8%，同时算法的检测效率也优于现有算法。

关键词：深度SSD;传动设备;在线监测;辅助卷积;数据训练;先验框;损失函数