10.15918/j.tbit1001-0645.2021.210
基于改进SAE的提升机制动系统故障诊断
为了减少传统故障诊断方法人工主观干预对诊断结果的影响,使用无监督学习方式提取提升机监测数据的故障特征,提出了一种基于稀疏自编码器的故障诊断方法.首先分析了制动系统的故障机理,采集了提升机正常运行和故障模拟状态下的监测数据,生成了故障诊断数据集;然后建立了SAE故障诊断模型,并使用Dropout和Adam算法对其进行了优化;最后使用测试数据集对模型的性能进行了测试.试验结果表明,提出的方法较好地避免了稀疏数据的训练误差,减少了过拟合现象,降低了稀疏数据局部最优点的影响,故障类型的平均分类精度达到94％,能有效地进行矿井提升机的故障诊断.
故障诊断、稀疏自编码器(SAE)、Dropout算法、制动系统、矿井提升机
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TH113.1;TD534
山西省自然科学基金资助项目;山西省回国留学人员科研资助项目;山西省工程资助项目
2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
928-934
