【摘 要】
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随着我国现代工业装备逐渐实现大型化、复杂化、高速化、集成化和智能化,对设备的可靠性、安全性等方面也提出了更高的要求。故障诊断作为保证维持设备安全可靠运行的关键技术之一,旨在快速准确地判断出故障类型、位置等,降低设备的运维成本。数据驱动的故障诊断技术是现代的主流技术,它可以从历史大数据中自动学习故障的模式,具有建模简单、准确率高、适用场景多等优点。其中,近些年来兴起的深度学习技术拥有更为强大的特征提
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心)
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随着我国现代工业装备逐渐实现大型化、复杂化、高速化、集成化和智能化,对设备的可靠性、安全性等方面也提出了更高的要求。故障诊断作为保证维持设备安全可靠运行的关键技术之一,旨在快速准确地判断出故障类型、位置等,降低设备的运维成本。数据驱动的故障诊断技术是现代的主流技术,它可以从历史大数据中自动学习故障的模式,具有建模简单、准确率高、适用场景多等优点。其中,近些年来兴起的深度学习技术拥有更为强大的特征提取能力和大数据处理能力,相比于经典的故障诊断技术,深度学习技术可以在更为复杂的场景下实现端到端的智能故障
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