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基于变学习率多层感知机的轴承故障诊断方法
文献摘要：
长期以来,有效的智能故障诊断方法一直是旋转机械状态监测的研究热点.基于传统的振动的信号时频域分析故障诊断系统存在一些不足,比如:计算特征向量复杂、对先验知识的过度依赖和无法实现根据故障信号的自学习能力.该文提出一种基于变学习率策略的多层感知机模型,在凯斯西储大学轴承数据集对该模型进行验证,得到了99.94％的高准确率,证明该模型可以被用于轴承故障诊断领域.
文献关键词：
深度学习;多层感知机;滚动轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
王萌
作者机构：
唐山工业职业技术学院 河北唐山 063299
文献出处：
引用格式：
[1]王萌-.基于变学习率多层感知机的轴承故障诊断方法)[J].科技资讯,2022(08):52-55
A类：
B类：
学习率,轴承故障诊断,故障诊断方法,智能故障诊断,旋转机械,机械状态监测,时频域分析,故障诊断系统,特征向量,先验知识,故障信号,自学习,多层感知机模型,凯斯,轴承数据,滚动轴承
AB值：
0.301002
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