【摘 要】
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集成化装备的结构和功能日益复杂,传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取,而深度学习具有强大的学习能力,能够有效挖掘特征,适合于集成化装备的故障诊断;为此,首先按照应
【机 构】
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武警工程大学研究生大队,武警工程大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573366)
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集成化装备的结构和功能日益复杂,传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取,而深度学习具有强大的学习能力,能够有效挖掘特征,适合于集成化装备的故障诊断;为此,首先按照应用领域的不同,分别描述了国内外基于深度学习的故障诊断最新研究进展;其次,简要介绍了3种典型的深度学习故障诊断方法(深度置信网络、堆栈自编码机和卷积神经网络),整理出已经取得的成果和存在的问题并做出总结;而后将基于深度学习实现故障诊断面临的挑战总结为6种类型,并根据前文总结出的研究成果提出了研究思路;最后结合实际应用情况,提出了4种发展方向。
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