深度学习技术及其故障诊断应用分析与展望
"大数据"时代给机械设备智能诊断带来了数据总量大、产生速度快、形式多、价值密度低等新挑战,传统智能故障诊断"人工特征提取+模式识别"的模式已然不能满足发展需求.本文分析了机械大数据的特性对故障诊断结果的影响,详述了堆叠自编码网络(SAE)、卷积神经网络(CNN)、深度置信网络(DBN)、循环神经网络(RNN)4个基本框架和其他深度学习模型在故障诊断领域,尤其是复杂机械数据的特征学习和各种机械设备健康监控任务的目标预测等相关研究.分析了不同模型的利弊和适应问题:SAE与DBN属于无监督学习模型,对数据要求较低,具有强大的特征提取能力,但性能难以保障;CNN在高维数据处理上优势明显,但训练迭代次数较多;RN N可以处理变化的时序数据.文中分析指出机械大数据下深度学习存在的问题:包括机械数据不平衡、来源分散;应用模式简单,缺乏对网络本身性能的分析;机械式引进较多,缺少适应性改造;学习处于"黑箱"阶段,无法解释等.最后,讨论了应对问题的有效措施并对深度学习未来的发展趋势进行展望.
大数据、机械设备、深度学习
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TH17
国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金创新研究群体资助项目
2020-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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