【摘 要】
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故障检测与诊断是工业设备稳定、可靠、安全运行的关键。近年来,由于深度学习模型具有自动特征识别的能力,在数据驱动故障检测方法中得到广泛的应用。一般来说,深度学习模型
【机 构】
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武汉理工大学机电工程学院,航空工业上海航空测试技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金(20173365001)~~
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故障检测与诊断是工业设备稳定、可靠、安全运行的关键。近年来,由于深度学习模型具有自动特征识别的能力,在数据驱动故障检测方法中得到广泛的应用。一般来说,深度学习模型都是针对同一问题的历史数据进行训练,然后使用同源新数据在训练好的模型里进行检测。而迁移学习能够有效地解决目标域与源域中不同但相似的问题,因此本文提出一种基于迁移学习的卷积神经网络(TCNN)在线故障诊断方法。首先,通过短时傅里叶变换(STFT)将时域信号数据转换为包含丰富信息的频域图像,作为适合卷积神经网络(CNN)的输入。然后,构建在线CNN,
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