【摘 要】
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深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。
【机 构】
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长江大学机械工程学院,湖北省油气钻完井工具工程技术研究中心,南京林业大学机械电子工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX05038-002-LH001),湖北省中央引导地方科技发展专项(2017ZYYD006),湖北省技术创新专项(2019AAA010),中海石油(中国)有限公司湛江分公司项目(CCL2017ZJFN2272)。
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深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。
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