【摘 要】
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深度学习作为一种实用的大数据处理工具,在机械智能故障诊断领域也受到广泛关注,许多研究者已经成功地将深度学习模型应用于故障诊断领域。但这些研究往往忽略了两个重要的问
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52005303),山东省自然科学基金资助项目(ZR202020QE157),中国博士后科学基金面上资助项目(2019M662399)
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深度学习作为一种实用的大数据处理工具,在机械智能故障诊断领域也受到广泛关注,许多研究者已经成功地将深度学习模型应用于故障诊断领域。但这些研究往往忽略了两个重要的问题:(1)当原始训练数据集不足时,模型训练过程不理想;(2)网络模型的学习内容不明确。为了克服上述不足,提出一种新的数据增强的堆叠自编码器(DESAE)框架,该框架由数据增强模块和故障分类模块组成。在数据增强模块中,采用SAE生成模拟信号,对不充足的训练数据进行增强。在故障分类模块中,利用增强的数据集训练另一个SAE模型并进行故障样本类型识别。同
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