【摘 要】
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针对机械设备故障诊断大多采用有监督学习提取故障特征，而有标签数据难以获取的现状，提出一种在稀疏自动编码器中嵌入卷积网络的深度神经网络。利用希尔伯特和傅里叶变换实现机
【机 构】
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河北工业大学机械工程学院,天津通信广播集团有限公司
【基金项目】
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天津市科技支撑计划项目(15ZXHLGX00210);天津市科技支撑计划项目(14ZCDZGX00811);天津市科技支撑计划项目(13ZCZDGX01200);天津市产学研合作项目(14ZCZDSF00025);天津市863成果转化项目(13RCHZGX01116);天津市863成果转化项目(14RCHZGX00862)资助
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针对机械设备故障诊断大多采用有监督学习提取故障特征，而有标签数据难以获取的现状，提出一种在稀疏自动编码器中嵌入卷积网络的深度神经网络。利用希尔伯特和傅里叶变换实现机械设备振动时间序列向Hilbert包络谱的转换，通过卷积网络中多组卷积核自动学习谱空间数据的不同特征，保证了特征提取的自动化、全面性和多样性，稀疏自动编码器搜索具有正交性数据特征的低维表示，并使得编码后的数据具有很强的聚类特性，实现设备的自动故障诊断。通过对滚动轴承振动信号进行分析实验，证明该方法在设备故障诊断中具有去标签化、自动化、鲁棒性等特
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