【摘 要】
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为了解决大型回转支承背景噪声大,特征信号微弱,寿命状态难以识别等问题,提出了一种基于改进深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的回转支承寿命状态识别方法。DBN网络拥
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院,江苏省工业装备数字制造及控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51875273),江苏省六大人才高峰项目(2016-GDZB-033)
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为了解决大型回转支承背景噪声大,特征信号微弱,寿命状态难以识别等问题,提出了一种基于改进深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的回转支承寿命状态识别方法。DBN网络拥有强大的深度学习能力,能够有效挖掘回转支承运行状态信息,解决了传统浅层网络过度依赖特征提取效果和识别精度不高的问题。在DBN学习训练中,采用新的优化学习方法FEPCD(Free Energy in Persistent Contrastive Divergence),解决了DBN在长期学习中近似和分类能力下降的问题。然
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