【摘 要】
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为了准确诊断采煤机截割部减速器故障,提出基于深度自编码网络(Deep Auto-Encoder Networks,DAENs)的故障诊断方法。DAENs模型以减速器箱体内油位、油液杂质量、齿轮磨损量、
【基金项目】
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国家能源研发(实验)中心重大资助项目(2010_215)
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为了准确诊断采煤机截割部减速器故障,提出基于深度自编码网络(Deep Auto-Encoder Networks,DAENs)的故障诊断方法。DAENs模型以减速器箱体内油位、油液杂质量、齿轮磨损量、截割部电动机工作温度、冷却水流量、冷却水压力、油中水分7个特征参数作为可视输入,通过非监督逐层贪婪学习得到更好的高层特征表示,避免人工特征提取的繁琐与不准确,增强识别过程的智能性。最后对所提出的方法进行测试,测试结果表明该方法相比于BP神经网络,收敛速度快、避免了局部最优,且诊断精度及稳定性方面优越,可以对采
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