【摘 要】
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针对行星齿轮箱在复杂工况下提取反映机械故障振动特征困难的问题,研究具备数据降维与特征提取能力的深度置信网络(DBN)提取机械故障振动特征。通过分析不同梯度优化算法在DB
【基金项目】
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国家自然科学基金(51275052)资助项目
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针对行星齿轮箱在复杂工况下提取反映机械故障振动特征困难的问题,研究具备数据降维与特征提取能力的深度置信网络(DBN)提取机械故障振动特征。通过分析不同梯度优化算法在DBN网络中的表现,应用振动数据集对优化算法进行验证,选择最优优化算法,并分析训练迭代次数、隐含层节点数、网络层数等DBN网络参数变化对于振动数据特征提取能力的影响,提出了相关参数优化设计方法。实验分析证明,优化设计后的深度置信网络能够有效提取行星齿轮箱振动特征,有利于其故障状态分类识别。
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