基于深度置信网络的机械设备故障诊断研究综述

李少波; 李传江; 胡建军; 张安思; 杨静

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基于深度置信网络的机械设备故障诊断研究综述

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摘要

随着现代大型机械设备集成化和自动化程度的不断提高,设备故障诊断领域中存在的数据量大、数据类型多和特征提取困难等问题愈加凸显,对传统的诊断方法提出了挑战.深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)凭借其在特征提取与模式识别方面的优势,成为大数据背景下机械设备故障诊断领域中的利器.在阐述DBN实现机械设备故障诊断原理的基础上,分析和总结了该模型在滚动轴承、齿轮箱和旋转机械系统故障诊断中的研究进展,最后对DBN在实现机械设备故障诊断方面面临的挑战和未来值得深入的研究方向进行了探讨与展望.

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来源
《现代制造工程》 |2020年第10期|156-162142|共8页
作者
李少波; 李传江; 胡建军; 张安思; 杨静;
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作者单位

贵州大学机械工程学院贵阳550025;

贵州大学机械工程学院贵阳550025;

南卡罗莱纳大学哥伦比亚29208;

贵州大学机械工程学院贵阳550025;

贵州大学机械工程学院贵阳550025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
机械设备; 深度置信网络; 故障诊断; 特征提取;

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