【摘 要】
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针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性，传统信号处理技术提取特征困难等问题，提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法，构建了基于卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）和改进堆叠降噪自动编码器（stacked denoising autoencoders, SDAE）的混合网络模型，根据改进的Dem
【基金项目】
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国家自然科学基金（51705052）； 重庆市自然科学基金（cstc2019icyj-msxmX0779）； 国家社会科学基金（17CGL003）；
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针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性，传统信号处理技术提取特征困难等问题，提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法，构建了基于卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN）和改进堆叠降噪自动编码器（stacked denoising autoencoders, SDAE）的混合网络模型，根据改进的Dempster-Shafer（D-S）证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入，以频域信号作为SDAE的输入，采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明：利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高，为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。
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