【摘 要】
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在电梯系统运行过程中,针对故障诊断精确度不够高的问题,以及电梯轿厢振动故障诊断在卷积神经网络运用上的空白,采用电梯承运质量测试仪采集了电梯运行过程中的大量振动信号,
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院
【基金项目】
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国家质量监督检验检疫总局计划项目(2015QK269),新疆自治区自然科学基金资助项目(2019D01C079)
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在电梯系统运行过程中,针对故障诊断精确度不够高的问题,以及电梯轿厢振动故障诊断在卷积神经网络运用上的空白,采用电梯承运质量测试仪采集了电梯运行过程中的大量振动信号,并对信号进行了分离和筛选;采用了连续小波对预处理后的信号进行了时频变换,以变换后的RGB图像作为深度学习模型输入;研究了深度学习在电梯轿厢振动故障诊断中的应用,设计了电梯轿厢振动故障诊断整体方案,并通过PyTorch实现了深度学习方案,将卷积神经网络应用到电梯轿厢振动故障诊断中,通过监督学习对深度残差神经网络进行了分析和训练,并与传统机器学习方
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