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基于深度学习算法的G-M制冷机低温泵冷头故障诊断研究
1
作者
彭刚
王玉青
+5 位作者
王辉
朱剑豪
王旭迪
何智
武义锋
邓家良
《真空科学与技术学报》
北大核心
2025年第5期408-413,共6页
G-M制冷机低温泵是一种广泛应用于半导体制造等领域的重要设备,对超高真空的获得与维持至关重要。由于其长期连续运行,容易引发机械磨损等故障,导致制冷能力和抽气特性下降。因此,开展有效的故障诊断显得尤为关键,文章提出一种改进型遗...
G-M制冷机低温泵是一种广泛应用于半导体制造等领域的重要设备,对超高真空的获得与维持至关重要。由于其长期连续运行,容易引发机械磨损等故障,导致制冷能力和抽气特性下降。因此,开展有效的故障诊断显得尤为关键,文章提出一种改进型遗传算法与反向传播神经网络的故障诊断方法,克服了传统反向传播神经网络依赖初始权重与阈值设置、优化效率低的问题。研究结果表明,该方法在故障诊断中的准确率达98.05%。为低温泵健康监测与故障预警提供了科学依据。
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关键词
g-m制冷机低温泵
故障诊断
深度学习
遗传算法
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职称材料
题名
基于深度学习算法的G-M制冷机低温泵冷头故障诊断研究
1
作者
彭刚
王玉青
王辉
朱剑豪
王旭迪
何智
武义锋
邓家良
机构
合肥工业大学机械工程学院
安徽万瑞冷电科技有限公司
中国电子科技集团公司第十六研究所
出处
《真空科学与技术学报》
北大核心
2025年第5期408-413,共6页
基金
安徽省自然科学基金项目(2308085MF198)
国家重点研发计划项目(2023YFF0717200)
+1 种基金
横向课题项目(W2024JSKF0549)
安徽省新时代育人质量工程项目(2022jyjxggyj043)。
文摘
G-M制冷机低温泵是一种广泛应用于半导体制造等领域的重要设备,对超高真空的获得与维持至关重要。由于其长期连续运行,容易引发机械磨损等故障,导致制冷能力和抽气特性下降。因此,开展有效的故障诊断显得尤为关键,文章提出一种改进型遗传算法与反向传播神经网络的故障诊断方法,克服了传统反向传播神经网络依赖初始权重与阈值设置、优化效率低的问题。研究结果表明,该方法在故障诊断中的准确率达98.05%。为低温泵健康监测与故障预警提供了科学依据。
关键词
g-m制冷机低温泵
故障诊断
深度学习
遗传算法
Keywords
g-m
cryocooler-based cryopump
Fault diagnosis
Deep learning
Genetic algorithm
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
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1
基于深度学习算法的G-M制冷机低温泵冷头故障诊断研究
彭刚
王玉青
王辉
朱剑豪
王旭迪
何智
武义锋
邓家良
《真空科学与技术学报》
北大核心
2025
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