基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法研究
Study of Multi-sensor Fault Diagnose Method Based on Convolutional Neural Networks作者机构：北京航天测控技术有限公司北京100041 北京市高速交通工具智能诊断与健康管理重点实验室北京100041
出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)
年 卷 期：2018年第26卷第1期
页 面：18-21页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：针对传统故障诊断方法中多传感器数据融合技术难度大、特征提取困难等问题,提出了一种基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法,通过构建测量数据帧进行卷积计算实现多通道数据的自然融合,利用深度网络结构实现高层特征的自动提取和分类,从而高效地实现了故障分类诊断;经分别采用小规模数据集REF和大规模故障数据集BI02进行实验验证,均取得了较高的故障识别准确率,具有很强的工程应用价值。
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