基于深度学习的装备故障诊断方法 |
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引用本文: | 鞠建波,胡胜林,祝超,管晗.基于深度学习的装备故障诊断方法[J].电光与控制,2018(2). |
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作者姓名: | 鞠建波 胡胜林 祝超 管晗 |
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作者单位: | 海军航空大学; |
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摘 要: | 深度学习作为模式识别和机器学习领域的最新成果,在装备故障诊断和健康管理方面有着广阔的前景。结合装备故障大数据的特点和深度学习理论的优势,提出一种新的装备故障诊断方法。根据去噪自动编码器原理,实现训练网络的无监督特征学习,完成整个神经网络的构建;根据故障种类确定输出层,使用BP算法对整个网络进行有监督微调,提升故障分类的准确度。利用上述方法,通过实验完成了某通信电台的模块级故障诊断。
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