基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断

摘要：

为解决提升机刚性罐道故障诊断中故障特征提取困难的问题,结合深度自编码网络的特征提取能力优势,提出了一种基于深度自编码网络的刚性罐道故障诊断方法.以重构误差作为深度自编码网络的评价准则,在各层自编码网络之间采用反向传播的方式,逐层对网络的权值和偏置进行优化.利用得到的最优权值和偏置组成特征提取网络模型,基于该网络模型提取刚性罐道的故障特征.以SVM作为分类器实现刚性罐道的故障分类.实验结果表明,该方法提取的故障特征可识别性较好,识别率较高.

关键词：深度自编码网络、刚性罐道、故障诊断、特征提取、提升机

所属期刊栏目：28

分类号：TD53(矿山运输与设备)

资助基金：贵州省矿山装备数字化技术工程研究中心项目资助黔教合KY字〔2017〕026 号;机械工程专业综合改革试点项目资助LPSSYzyzhggsd201802;滤筒除尘器在六盘水矿区的应用技术研究项目资助黔科合 LH 字〔2015〕7623 号;矿井提升机主轴装置应力测点优化研究项目资助LPSSY201602

在线出版日期：2019-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102