典型文献
基于深度迁移学习的提升机主轴故障在线诊断系统研究
文献摘要：
实际工业场景下的提升机状态监测与在线故障诊断,存在缺少足量有标签故障样本以及变工况导致的测试样本与训练样本间分布差异的问题,限制了智能故障诊断算法应用于实际工程.文章提出一种面向实际提升机的融合边缘节点的迁移故障诊断架构,包括多源信息采集层,边缘节点层,网络层和中央云服务器层.以提升机轴承为对象,提出基于ResNet与多核联合分布差异的深度迁移故障诊断算法,实现变工况下的提升机轴承故障状态识别,采用两种轴承故障数据进行算法有效性与适应性验证,结果表明所提出算法能够达到理想的迁移故障诊断准确率.最后,设计构建了提升机检测诊断平台,部署于煤矿地面中央云服务器中心,实现了对矿井提升机运行状态的监测与在线诊断.
文献关键词：
提升机;故障诊断;深度学习;边缘节点;诊断平台;变工况
中图分类号：
作者姓名：
张宏乐;韩雪华;史凯;任贺贺;徐磊;钱恒昌;李灿;李方迪;黄璜
作者机构：
兖矿能源集团股份有限公司 济宁二号煤矿,山东 济宁 273599;兖矿能源集团股份有限公司 山东煤炭科技研究院分公司,山东 济南 250117
文献出处：
引用格式：
[1]张宏乐;韩雪华;史凯;任贺贺;徐磊;钱恒昌;李灿;李方迪;黄璜-.基于深度迁移学习的提升机主轴故障在线诊断系统研究)[J].煤炭工程,2022(07):61-66
A类：
B类：
深度迁移学习,机主,主轴,故障在线诊断,诊断系统,工业场景,机状态,状态监测,在线故障诊断,足量,变工况,训练样本,分布差异,智能故障诊断,故障诊断算法,算法应用,边缘节点,多源信息,信息采集,网络层,云服务器,机轴,ResNet,多核,联合分布,轴承故障,故障状态,状态识别,故障数据,故障诊断准确率,设计构建,检测诊断,诊断平台,煤矿地面,矿井提升机,机运
AB值：
0.380614
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