【摘 要】
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针对齿轮传动系统振动信号复杂,传统的时频域信号处理方法效率低下且过度依赖专业领域知识等问题,结合深度神经网络数据挖掘性强、特征提取敏感的特点,设计了一种基于振动信号的减速箱智能故障诊断系统。系统利用深度置信网络(Deep Belief Networks,DBNs)直接面向底层数据进行故障特征提取,完成减速箱齿轮故障模式的自动识别,利用LabVIEW软件平台开发减速箱智能故障诊断系统。实验结果表明,该系统在采集和接收到试验台振动信号后,能够及时、有效、精准地对减速箱齿轮信号做出判别,提高了数据处理效率,降低
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针对齿轮传动系统振动信号复杂,传统的时频域信号处理方法效率低下且过度依赖专业领域知识等问题,结合深度神经网络数据挖掘性强、特征提取敏感的特点,设计了一种基于振动信号的减速箱智能故障诊断系统。系统利用深度置信网络(Deep Belief Networks,DBNs)直接面向底层数据进行故障特征提取,完成减速箱齿轮故障模式的自动识别,利用LabVIEW软件平台开发减速箱智能故障诊断系统。实验结果表明,该系统在采集和接收到试验台振动信号后,能够及时、有效、精准地对减速箱齿轮信号做出判别,提高了数据处理效率,降低
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