【摘 要】
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针对目前滚动轴承故障诊断中,模式识别研究主要依靠有监督式机器学习的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)的无监督式深度神经网络的滚动轴
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针对目前滚动轴承故障诊断中,模式识别研究主要依靠有监督式机器学习的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)的无监督式深度神经网络的滚动轴承智能故障诊断方法,在滚动轴承故障诊断试验台上提取正常、内圈故障和外圈故障三种状态信号进行验证,试验结果表明,SSAE网络可以有效、准确地识别滚动轴承具体的故障诊断类型,其诊断精度优于反向传播神经网络(Back Propagation,BP)及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。
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