【摘 要】
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为解决提升机刚性罐道故障诊断中故障特征提取困难的问题,结合深度自编码网络的特征提取能力优势,提出了一种基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断方法。以重构误差作为深度
【基金项目】
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贵州省矿山装备数字化技术工程研究中心项目资助(编号:黔教合KY字[2017]026号);机械工程专业综合改革试点项目资助(编号:LPSSYzyzhggsd201802);滤筒除尘器在六盘水矿区的应用技术研究项目资助(编号:黔科合LH字[2015]7623号);矿井提升机主轴装置应力测点优化研究项目资助(编号:LPSSY201602)
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为解决提升机刚性罐道故障诊断中故障特征提取困难的问题,结合深度自编码网络的特征提取能力优势,提出了一种基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断方法。以重构误差作为深度自编码网络的评价准则,在各层自编码网络之间采用反向传播的方式,逐层对网络的权值和偏置进行优化。利用得到的最优权值和偏置组成特征提取网络模型,基于该网络模型提取刚性罐道的故障特征。以SVM作为分类器实现刚性罐道的故障分类。实验结果表明,该方法提取的故障特征可识别性较好,识别率较高。
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