【摘 要】
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传统的旋转机械故障诊断方法需要人工提取故障特征,且该方法受环境噪声的影响较大,针对这一问题,提出了一种基于深度Q网络强化学习的旋转机械故障诊断模型。首先,以一维故障信号作为模型的输入,以各故障的故障类型作为当前输入的可选动作;然后,采用基于统计的随机置零方法以提高模型的抗噪能力,再通过深度学习网络,有效提取了各故障的故障特征,拟合了当前状态动作对的Q值,并采用深度Q学习模型完成了对各个故障类型的识别;最后,通过故障模拟试验台及美国西储大学轴承故障数据进行了模拟实验,并将该方法与传统机器学习方法,以及一维卷
【机 构】
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内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51865045),内蒙古自然科学基金重大项目资助项目(2018ZD06),内蒙古自然科学基金资助项目(2020LH05025)。
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传统的旋转机械故障诊断方法需要人工提取故障特征,且该方法受环境噪声的影响较大,针对这一问题,提出了一种基于深度Q网络强化学习的旋转机械故障诊断模型。首先,以一维故障信号作为模型的输入,以各故障的故障类型作为当前输入的可选动作;然后,采用基于统计的随机置零方法以提高模型的抗噪能力,再通过深度学习网络,有效提取了各故障的故障特征,拟合了当前状态动作对的Q值,并采用深度Q学习模型完成了对各个故障类型的识别;最后,通过故障模拟试验台及美国西储大学轴承故障数据进行了模拟实验,并将该方法与传统机器学习方法,以及一维卷
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