《信息重构的改进极限学习机故障诊断研究》.docx

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2024-12-25 发布于北京
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《信息重构的改进极限学习机故障诊断研究》

一、引言

在现代工业生产过程中，设备的正常运行是确保生产效率和产品质量的关键。然而，由于设备运行的复杂性以及环境的多变性，故障时常发生。传统的故障诊断方法在处理高维度、非线性的数据时往往面临挑战。近年来，随着人工智能技术的发展，尤其是机器学习算法的崛起，为故障诊断提供了新的思路。其中，极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）以其快速的学习速度和良好的泛化能力，被广泛应用于各类故障诊断中。然而，传统的ELM在处理信息重构方面仍有待提升。本文提出了一种基于信息重构的改进极限学习机故障诊断方法，以期提高诊断的准确性和效率。

二