机床与液压

作者：郑直，刘彤谣，赵文博，刘伟民，王志军

单位：华北理工大学机械工程学院；华北理工大学机械工程学院；华北理工大学机械工程学院；华北理工大学机械工程学院；华北理工大学机械工程学院

关键词：神经网络结构搜索;液压泵;CAME优化器;热重启余弦退火算法;故障诊断

基金：河北省自然科学基金项目(E2022209086)；唐山市科技创新团队培养计划项目(21130208D)；河北省科技重大专项项目(22282203Z)

针对神经网络结构搜索方法(NAS)在搜索最优结构时存在性能评估效率偏低，以及由于模型泛化性能力不足导致液压泵故障诊断精度过低等问题，提出一种改进的Data-free NAS方法。通过引入CAME优化器和热重启余弦退火优化算法，分别替代SGD优化器和LambdaLR优化算法，对Data-free NAS的诊断精度和计算效率等性能评估验证功能进行改进优化处理。通过液压泵实测故障实验验证分析可知：所提改进方法较原方法具有显著有效性和优越性；CAME优化器在优化模型的学习率和动量等权重超参数方面具有明显优势，精度和效率分别提升了7.24%和37.5%，且精度高达100%；热重启余弦退火优化算法可优化学习率参数，使效率提升了81.25%。

来源：2024年第19期

《机床与液压》期刊编辑部

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