【摘 要】
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针对目前机械设备故障数据量大、多样性且主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出一种堆叠稀疏自编码深度神经网络,实现无监督学习提取振动信号内在特征,并用于滚动轴承
【基金项目】
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河南省自然科学基金项目(182300410234),河南省高等学校重点科研计划项目(19A460014)
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针对目前机械设备故障数据量大、多样性且主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出一种堆叠稀疏自编码深度神经网络,实现无监督学习提取振动信号内在特征,并用于滚动轴承故障诊断。将频谱包络线作为低层输入逐层训练网络,获取故障特征表达,输入Softmax分类器实现故障分类;通过优化算法对整个深度神经网络进行微调,提高分类精度。滚动轴承故障诊断实验结果表明:所提出的深度神经网络能更准确地实现故障诊断,且在保证准确率的同时将频谱包络线作为低层输入,能够提高计算效率。
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