基于长短时记忆循环网络的塑料编织机故障诊断研究

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长短时记忆(LSTM)循环神经网络的塑料编织机故障诊断法通过提取振动信号的能量矩,突出信号在时间轴上的分布特征,降低输入模型的向量维度.从多个特征向量构成的样本集中选择80%作为训练样本,训练LSTM循环神经网络模型,并利用剩余样本验证模型的检测精度;以准确率、查准率和查全率作为评价指标,利用多组不同的振动数据样本,对BP神经网络模型、卷积神经网络(CNN)模型和LSTM循环神经网络模型进行比较分析.结果表明:LSTM循环神经网络模型在不同样本中能够同时达到较高的准确率、查准率和查全率,其平均值分别可达95.69%、86.96%、96.89%,证明LSTM循环神经网络能充分学习具有时序特性的故障信息,对塑料编织机的故障诊断具有可行性和有效性.
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