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      采用深度信念網(wǎng)絡(luò)從原始數(shù)據(jù)對(duì)故障智能識(shí)別的方法

      2017-11-08 | rar | 1.07 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　故障智能識(shí)別實(shí)質(zhì)上是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)能刻畫故障的特征進(jìn)行故障識(shí)別，因此選定的特定特征是智能診斷的關(guān)鍵影響因素。應(yīng)用于機(jī)械故障智能診斷領(lǐng)域的特定特征可分為三類，即單變量特征，多變量特征和圖像特征。單變量特征是指只有一個(gè)變量特征，如峭度，特征頻率等，其相對(duì)簡(jiǎn)單，易于理解與操作，但因只涉及到單一特征，忽略了其他有用信息，導(dǎo)致故障識(shí)別效果較差。多變量特征是組合多個(gè)單變量特征而成的綜合特征，它能更加全面的描述故障信息。但多變量特征的具體選取，直接受人為主觀因素影響。圖像特征，一般是先通過(guò)時(shí)頻分析把信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖像，再按圖像處理方式提取相應(yīng)故障特征。以上3類特征均易受到人為因素的影響，增加了分析的不確定性，也削弱了機(jī)器學(xué)習(xí)的智能性，實(shí)際上已偏離了人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的最初宗旨。其次，為得到可觀的效果，基于上述研究方法的模型越趨復(fù)雜，模型的適用條件易于被忽視，導(dǎo)致操作困難。

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