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深度学习在故障诊断中的应用综述
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国家自然科学基金面上项目(61473331);广东技术师范学院人才引进项目(991512203;991560236);广东省自然科学基金项目(2019A1515010700;2018A030307038);广东省科技重大专项项目(2017B030305004);广东省普通高校重点项目(2019KZDXM020;2019KZDZX1004;2017KZXM052);广州市科技计划项目(201903010059)


Application Review of Deep Learning in Fault Diagnosis
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    摘要:

    阐述了深度学习在故障诊断和图像分析、语音识别和文本理解等领域的应用;介绍卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码网络、递归神经网络4种典型的深度学习模型;综述近几年深度学习在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方面的研究新进;探讨深度学习在故障诊断中的理论分析、特征提取、优化训练和研究拓展等。

    Abstract:

    The applications of deep learning in fault diagnosis, image analysis, speech recognition and text understanding were described. Four typical deep learning models of convolutional neural network, deep confidence network, stack automatic coding network and recursive neural network were introduced. The research progress of deep learning in model selection, learning algorithm and practical application in fault diagnosis were reviewed. The theoretical analysis, feature extraction, optimization training and research development of deep learning in fault diagnosis were discussed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李春林,熊建斌,苏乃权,张清华,梁琼,叶宝玉.深度学习在故障诊断中的应用综述[J].机床与液压,2020,48(13):174-184.
LI Chunlin, XIONG Jianbin, SU Naiquan, ZHANG Qinghua, LIANG Qiong, YE Baoyu. Application Review of Deep Learning in Fault Diagnosis[J]. Machine Tool & Hydraulics,2020,48(13):174-184

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  • 在线发布日期: 2020-11-30
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