基于深度学习的健美操力量训练器故障监测方法

周煜; 冯建强

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基于深度学习的健美操力量训练器故障监测方法

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针对传统故障监测方法对精密的健美操力量训练器故障监测精度低的问题，通过优化卷积神经网络随机梯度下降算法中的梯度下降方式和学习率，并将提取的训练器振动信号特征作为改进卷积神经网络输入，提出一种基于深度学习的健美操力量训练器故障监测方法。仿真结果表明，所提方法对卷积神经网络改进有效，利用改进的卷积神经网络可识别监测健美操力量训练器不同类型、不同位置和不同程度的故障，平均监测准确率达到97.75%,对训练器正常状态和4根转子断裂的轴承故障监测准确率达到100%。相较于改进前卷积神经网络，所提监测方法的监测准确率提高了7.50%,相较于常用故障监测算法，所提方法的监测准确率均有不同程度的提升，具有一定的有效性和优越性，并采用改进卷积神经网络进行分类识别，可有效监测。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第8期|24-28|共5页
作者
周煜; 冯建强;
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作者单位

西安理工大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;健美操;
关键词
深度学习; 健美操力量训练器; 故障监测; 卷积神经网络;

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