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网两啊丽网 美娑型甏兰黧1：勰： ㈨． 7．10．012 文章编号：1671—4598(2017)10一0043—05DoI：10．16526／j．cnki．11—4762／tp．201 中图分类号：TP311文献标识码：A 基于深度学习的故障检测方法 吴 魁1，王仙勇1，孙 洁1，黄玉龙1，2 100041) (1．北京航天测控技术有限公司，北京100041；2．北京市高速交通工具只能诊断与健康管理重点实验室，北京 摘要：针对传统故障诊断方法中特征提取技术难度大、故障样本获取困难等问题，在深度学习计算框架下提出了一种半监督训练的故 障检测方法，利用深度信念网络中的受限波茨曼机堆栈结构实现了数据高层特征的自动提取，结合支持向量数据描述方法实现了异常数据检 测，只需利用正常工况的数据样本进行网络训练和模型拟合，无需故障样本数据，也无需人工干预进行信号特征提取，即能实现对故障数据 进行的实时检测和判别；经采用标准轴承实验数据的三组故障数据进行验证，故障识别率达到lOo％，具有很强的工程应用价值。 关键词：深度学习；深度置信网络；故障检测 FaultDetectionMethOdBasedonthe Belief Deep Network WuKuil， Sun Wang Jiel， Xianyon91， HuangYulon91’2 MeasureControl 10004l，China； (1．Be巧ingAerospace Corp．，Ltd．，Be幻ing of andHealth 100041，China) 2．Be醇ingKeyLaboratoryHi曲一speedTransportIntelligentDiagnostic Management，Be巧ing This a faultdetectionmethodbasedon utilizesthestackof Abst飓ct： paperpresentssemi—supervised deep1earningframework，which Rest“ctedBoltzmannMachlnesin BeliefNetworktoabstract featuresfromo data Deep high—level riginal automatically，andapply signal VectorDataDesc modelto faultdatadetection．Thismethodneedsnormalstatusdataas and Support ription implement only trainingsamples no labeledfaultdatais Meanwhile，real—timedetectionand offaultdatacanbecarriedoutwithout any required． auto—recognition exp
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