Abstract Extrahera funktioner från originalsignaler är en nyckelprocedur för traditionell feldiagnos av induktionsmotorer, eftersom det direkt påverkar prestandan av feligenkänning. Högkvalitativa egenskaper kräver dock expertkunskap och mänskligt ingripande. I detta dokument, en djupt lärande metod baserad på djup tro nätverk (DBN) är utvecklad för att lära sig funktioner från frekvensfördelning av vibrationssignaler med syftet att karakterisera arbetsstatusen hos induktionsmotorer. Det kombinerar funktionsextraktion förfarande med klassificering uppgift tillsammans för att uppnå automatiserad och intelligent feldiagnos. DBN modellen är byggd genom stapling flera enheter av begränsad Boltzmann maskin (RBM), och är utbildad med lager-bylayer pre-training algoritm. Jämfört med traditionella diagnostiska metoder där funktionsextraktion behövs, har den presenterade metoden förmågan att lära hierarkiska representationer, som är lämpliga för felklassificering, direkt från frekvensfördelningen av mätdata. Strukturen av DBN modellen undersöks som skalan och djupet av DBN arkitekturen direkt påverkar dess klassificering prestanda. Experimentell studie som utförs på en maskin felsimulator verifierar effektiviteten i djupt lärande för feldiagnos av induktionsmotorer. Denna forskning föreslår en intelligent diagnosmetod för induktionsmotor som använder djupt lärande modell för att automatiskt lära funktioner från sensordata och förverkliga arbetsstatus igenkänning.
Shao m.fl. Ref ingångsspektrumdata till SAE för funktionsextraktion och i begränsad Boltzmann maskin (RBM) för att utföra feldetektering av induktionsmotorer.
A Deep Learning Approach for Fault Diagnosis of Induction Motors in Manufacturing
{'venue': None, 'journal': 'Chinese Journal of Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}