论文摘要
针对目前滚动轴承故障诊断中,模式识别研究主要依靠有监督式机器学习的问题,提出一种基于堆栈稀疏自编码(Stacked Sparse Autoencoder,SSAE)的无监督式深度神经网络的滚动轴承智能故障诊断方法,在滚动轴承故障诊断试验台上提取正常、内圈故障和外圈故障三种状态信号进行验证,试验结果表明,SSAE网络可以有效、准确地识别滚动轴承具体的故障诊断类型,其诊断精度优于反向传播神经网络(Back Propagation,BP)及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李萌,张星博
关键词: 堆栈稀疏自编码,深度神经网络,滚动轴承,故障诊断
来源: 长春大学学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 长春大学机械与车辆工程学院
分类号: TH133.33
页码: 6-9+17
总页数: 5
文件大小: 312K
下载量: 148
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