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| 稿件标题： | 基于多源异构传感器的深度神经网络行星减速器故障诊断研究 |
| 稿件作者： | 李哲1,黄兴利2,张天凡1,景啸1 |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 多源异构传感器；行星减速器；故障诊断；深度卷积神经网络 |
| 文章摘要： | 常规行星减速器故障诊断方法多依赖于单个或复数振动传感器采集振动信号进行分析，而军事应用环境极其复杂，而现有方法的准确性、鲁棒性存在局限。针对该问题，提出了一种基于多源异构传感器的深度神经网络故障诊断方法，不仅能更全面地反映故障的类型，还可适应多种复杂工况条件。通过实验平台对该方法进行了验证，表明其诊断精度平均提高了5%。 |
| 稿件基金： | 湖北省自然科学基金项目（2018CFB14）；湖北省教育厅基金项目（B2017505）；温州市科技资助项目（LYG20160020） |
| 引用本文格式： | 李哲,黄兴利,张天凡，等.基于多源异构传感器的深度神经网络行星减速器故障诊断研究［J］.兵器装备工程学报，2018,39(12):192-195. LI Zhe, HUANG Xinli, ZHANG Tianfan, et al.Research on Fault Diagnosis of Deep Neural Network Planetary Reducer Based on MultiSource Heterogeneous Sensor［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(12):192-195. |
| 刊期名称： | 2018年12期 |
| 出版时间： | 2018年12月 |
| 上线时间： | 2018年12月28日 |
| 浏览次数： | 2706 |
| 下载次数： | 616 |
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