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滚动轴承故障检测深度卷积稀疏自动编码器建模研究
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员援 河北工业大学机械工程学院袁天津摇 猿园园员猿园曰圆援 天津通信广播集团有限公司袁天津摇 猿园园员源园
摘要院针对机械设备故障诊断大多采用有监督学习提取故障特征袁而有标签数据难以获取的现状袁
提出一种在稀疏自动编码器中嵌入卷积网络的深度神经网络遥 利用希尔伯特和傅里叶变换实现机
械设备振动时间序列向匀蚤造遭藻则贼 包络谱的转换袁通过卷积网络中多组卷积核自动学习谱空间数据的
不同特征袁保证了特征提取的自动化尧全面性和多样性袁稀疏自动编码器有哪些信誉好的足球投注网站具有正交性数据特征
的低维表示袁并使得编码后的数据具有很强的聚类特性袁实现设备的自动故障诊断遥 通过对滚动轴
承振动信号进行分析实验袁证明该方法在设备故障诊断中具有去标签化尧自动化尧鲁棒性等特点遥
关键词院稀疏自动编码器曰神经网络曰时间序列曰故障诊断曰机械设备
中图分类号院栽匀员远缘垣 垣
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