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《中华化工第三标准信息网第四十届技术研讨会暨第四届空天动力联合会议论文集——S09布局、难度和可靠性相关技术》2019年
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基于深度降噪极限学习机的旋转机械变工况故障诊断方法

逄珊   杨欣毅   于向财   王永华  
【摘要】:前不久,基于深度学习之诊断方法取得了比支持向量机等浅层模型方法更好的诊断性能,成为故障诊断领域新的研究方向。然而现有研究大多针对训练和测试数据源于相同工况的封闭假设任务。顶工况变化时,她诊断性能严重下降,影响其适用性。对此,本文提出一种新的解决方案:规划新颖降噪极限学习自编码器,并使用人家构造深度网络模型,直接从旋转机械的震动信号从提取鲁棒的吃水特征;使用一种集成的极端学习机作为顶层分类器给出故障类型。名将新方法与现有的吃水学习方法进行综合比较试验,对变工况下旋转机械故障数据的诊断结果表明:新方法对工况变化具有更好的泛化性能,眼看增强了变工况条件下的故障诊断精度。另外,新方法继承了顶峰学习机快速训练特点,比传统深度学习方法具有更高的上学效率。
【笔者单位】: 鲁东大学信息与天然气工程学院 空军航空学院航空基础学院
【列入号】:TP18;TH133

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