【摘 要】
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针对稀疏自动编码器(sparse auto encoder, SAE)采用sigmoid激活函数容易造成梯度消失的问题,用一种新的Tan函数替代原有的sigmoid函数;针对SAE采用Kullback-Leibler(KL)散度
【机 构】
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哈尔滨理工大学电气与电子工程学院; 白俄罗斯国立大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51805120);黑龙江省自然科学基金(LH2019E058);黑龙江省本科高校青年创新人才培养计划(UNPYSCT-2017091);黑龙江省普通高校基本科研业务专项资金资助项目(LGYC2018JC022)
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针对稀疏自动编码器(sparse auto encoder, SAE)采用sigmoid激活函数容易造成梯度消失的问题,用一种新的Tan函数替代原有的sigmoid函数;针对SAE采用Kullback-Leibler(KL)散度进行稀疏性约束在回归预测方面的局限性,以dropout机制替代KL散度实现网络的稀疏性.利用改进SAE对滚动轴承振动信号进行无监督深层特征自适应提取,无需人工设计标签进行有监督微调.同时,考虑到滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测方法一般仅考虑过去信息而忽略未来信息,引入双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)构建滚动轴承RUL的预测模型.在2个轴承数据集上的实验结果均表明,所提基于改进SAE和Bi-LSTM的滚动轴承RUL预测方法不仅可以提高模型的收敛速度而且具有较低的预测误差.
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