【摘 要】
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状态监测与故障诊断是保证机械设备安全稳定运行的必要手段.本文提出一种基于注意力机制双向LSTM网络(ABiLSTM)的深度学习框架用于机械设备智能故障诊断.首先,将传感器采集的
【机 构】
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天津大学机械工程学院,天津大学仁爱学院
【出 处】
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天津大学学报:自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51975402),中国兵器工业集团公司基础性创新团队项目(2017CX031).
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状态监测与故障诊断是保证机械设备安全稳定运行的必要手段.本文提出一种基于注意力机制双向LSTM网络(ABiLSTM)的深度学习框架用于机械设备智能故障诊断.首先,将传感器采集的设备原始数据进行预处理,并划分为训练样本集与测试样本集;其次,训练多个不同尺度的双向LSTM网络对原始时域信号进行特征提取,得到设备故障多尺度特征;再次,通过引入注意力机制,对不同双向LSTM网络提取特征的权重参数进行优化,筛选保留目标特征,滤除冗杂特征,以实现精准提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类
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