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基于深度学习和迁移学习的行星齿轮箱故障诊断
【摘 要】
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随着工业物联网的发展,传统的机械故障诊断方法已不能适应大数据时代对于故障诊断及时准确的要求。行星齿轮箱因其独特的结构和运行状态,信号具有复杂性,时变性,非线性等特点,对故障诊断技术提出了更高的要求。深度学习有强大的特征提取能力,能处理大量数据,在图像识别、语音处理等方面有广泛的应用,但是在行星齿轮箱故障诊断上的研究还处于初步阶段,在选取深度学习模型方面没有可借鉴性,还需要不断地探索。本文分别从多维
【出 处】
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太原理工大学
【发表日期】
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2020年01期
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