【摘 要】
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基于深度学习的故障诊断模型的精确度依赖于带标签的样本数量和信息使用方式。实际的工业控制获取的数据往往既有一维的信号序列又有二维的图像。基于深度学习的故障诊断方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1604158)
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基于深度学习的故障诊断模型的精确度依赖于带标签的样本数量和信息使用方式。实际的工业控制获取的数据往往既有一维的信号序列又有二维的图像。基于深度学习的故障诊断方法仅利用一类数据进行故障诊断会造成信息的浪费,需要将多源异构信息进行融合。但工业控制中带标签的故障样本量很少,仅利用故障样本不能获得精度较高的故障诊断模型。迁移学习是运用已有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新方法。通过迁移学习,利用在ImageNet数据集中训练好的VGG16网络作为特征抽取器,提取故障图像的特征,然后将故障图像特征和一维信号
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