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基于堆叠稀疏自编码的滚动轴承故障诊断
被引量:
12
1
作者
侯荣涛
周子贤
+2 位作者
赵晓平
谢阳阳
王丽华
《轴承》
北大核心
2018年第3期49-54,60,共7页
针对机械设备故障数据大容量、多样性的特点,提出一种基于堆叠稀疏自编码(SSAE)的滚动轴承故障智能诊断方法。使用自动编码器(AE)逐层训练网络,从海量数据中自适应地学习各类故障的特征表达,再通过有监督的反向传播算法优化整个网络,最...
针对机械设备故障数据大容量、多样性的特点,提出一种基于堆叠稀疏自编码(SSAE)的滚动轴承故障智能诊断方法。使用自动编码器(AE)逐层训练网络,从海量数据中自适应地学习各类故障的特征表达,再通过有监督的反向传播算法优化整个网络,最终将特征输入softmax分类器实现滚动轴承健康状况精确诊断。在动力传动故障诊断试验台采集了5类轴承故障数据进行测试。试验结果表明:SSAE算法能够有效地提取故障特征,且故障诊断效果优于传统智能诊断方法。
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关键词
滚动轴承
深度学习
堆叠稀疏自编码算法
故障诊断
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职称材料
题名
基于堆叠稀疏自编码的滚动轴承故障诊断
被引量:
12
1
作者
侯荣涛
周子贤
赵晓平
谢阳阳
王丽华
机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
南京信息工程大学江苏省网络监控中心
南京信息工程大学信息与控制学院
出处
《轴承》
北大核心
2018年第3期49-54,60,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51505234
51405241)
文摘
针对机械设备故障数据大容量、多样性的特点,提出一种基于堆叠稀疏自编码(SSAE)的滚动轴承故障智能诊断方法。使用自动编码器(AE)逐层训练网络,从海量数据中自适应地学习各类故障的特征表达,再通过有监督的反向传播算法优化整个网络,最终将特征输入softmax分类器实现滚动轴承健康状况精确诊断。在动力传动故障诊断试验台采集了5类轴承故障数据进行测试。试验结果表明:SSAE算法能够有效地提取故障特征,且故障诊断效果优于传统智能诊断方法。
关键词
滚动轴承
深度学习
堆叠稀疏自编码算法
故障诊断
Keywords
rolling bearing
deep learning
stacked sparse autoencoder algorithm
fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于堆叠稀疏自编码的滚动轴承故障诊断
侯荣涛
周子贤
赵晓平
谢阳阳
王丽华
《轴承》
北大核心
2018
12
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