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V01．51 第51卷第10期 西 安 交 通 大 学 学 报 No．10 201 OFXI’AN UNIVERSITY 7 7年10月 JOURNAL JIAOTONG 0ct．201 DoI：10．7652／竭tuxb201710021 采用深度学习的异步电机故障诊断方法 王丽华1，谢阳阳1，张永宏1，赵晓平2，周子贤2 摘要：为解决传统异步电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳和机械大数据等因素引起 的诊断困难问题，提出一种高效准确的异步电机故障诊断(sDAE)方法。该方法利用堆叠降噪自 编码提取信号特征，结合Softmax分类器实现高效准确的电机故障诊断。首先，采集异步电机的整 体电流和振动信号，将电流信号与傅里叶变换后的振动频域信号组合构成样本，并做归一化处理； 然后，构建堆叠降噪自编码网络，确定网络层数、各隐藏层节点数、学习率等参数；最后，输入训练样 本依次训练自编码和分类器，微调整个网络并用测试数据验证网络的优劣。试验结果表明，在合适 的参数下采用SDAE方法的异步故障诊断准确率高达99．86％，比传统电机故障诊断方法提升至 少6％。 关键词：异步电机；故障诊断；深度学习；特征提取 中图分类号：THl7文献标志码：A文章编号：0253—987X(2017)10—0128一07 AFault Methodfor Motor Diagnosis AsynchronousUsingDeep Learning WANG Lihual，XIE Zixian2 Yangyan91，ZHANGYonghon91，ZHAO Xiaopin92，ZHOU 8L (1．SchoolofInformation ofInformation C。ntrol，NanjingUniversity 2．Schoolof ofInformati。nScience8L Computer＆Software，NanjingUniversity Anefficientandaccuratefault Abstract： method(SDAE)is tosolvethe diagnosis proposed thatthe traditionalfault methodfor motorshas to problem diagnosis asynchronous difficulty caused structure， andmechanical diagnosebymotors’complexnon—stationarysignals BigData． ThemethodextractscharacteristicsbasedonStacked Autoencoder，andSoftmax
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