電機作為工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必不可少的設備,具有十分重要的地位。若電機運行過程中出現(xiàn)故障,不僅造成經(jīng)濟損失,甚至威脅人的生命安全。目前傳統(tǒng)的故障診斷方法大多數(shù)采用信號處理提取特征向量,提取過程需人為掌握大量的信號處理方法和診斷經(jīng)驗,使診斷過程相對復雜,導致結果誤判的可能性增加。因此,將原先對電機的定期檢修轉變?yōu)轭A知維修,減少維修費用,研究先進的電機故障診斷方法具有重要意義。近年來,由于人工智能發(fā)展迅速,深度學習在多個領域彰顯了處理復雜任務的能力。本文著重研究深度學習的兩種模型,以及該模型在故障診斷領域的應用。主要研究工作和內(nèi)容如下:（1）系統(tǒng)學習了深度學習的基本理論及常用方法,由于淺層機器學習方法需要大量的先驗知識和信號處理理論,泛化能力較弱等,重點研究深度學習中長短時記憶網(wǎng)絡與堆棧稀疏自編碼器兩種模型,論述該模型的基本理論與算法,并通過這兩個模型所應用的算法均有效改善傳統(tǒng)方法存在的局限性。（2）研究了長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡:由于在電機故障診斷中采用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡時存在忽略不同數(shù)據(jù)之間的相關性,無法學習長期依賴關系,并且在回饋信息的過程中出現(xiàn)梯度消失等問題,將長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡與Softmax多分類器... 

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 課題研究背景及意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究內(nèi)容及結構安排
第2章 深度學習理論
    2.1 引言
    2.2 深度學習概述
        2.2.1 人腦視覺機理
        2.2.2 深度學習基本概念
        2.2.3 深度學習的訓練過程
    2.3 深度學習模型
        2.3.1 深度置信網(wǎng)絡
        2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.4 自編碼器
    2.4 深度學習的應用研究
        2.4.1 圖像識別中的應用研究
        2.4.2 語音識別中的應用
        2.4.3 自然語言處理中的應用
    2.5 電機故障識別算法
        2.5.1 支持向量機
        2.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.5.3 Softmax多分類器
    2.6 本章小結
第3章 基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的電機故障診斷
    3.1 引言
    3.2 梯度消失
    3.3 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡原理與算法
        3.3.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        3.3.2 Adam自適應學習率算法
    3.4 基于LSTM-Softmax模型的故障診斷方法與步驟
    3.5 仿真試驗驗證與性能分析
        3.5.1 仿真試驗數(shù)據(jù)
        3.5.2 仿真試驗結果與TensorBoard可視化
        3.5.3 仿真試驗結果對比
    3.6 本章小結
第4章 基于堆棧稀疏自編碼器的電機故障診斷
    4.1 引言
    4.2 堆棧稀疏自編碼器
        4.2.1 稀疏自編碼器
        4.2.2 堆棧稀疏自編碼器
    4.3 貪心逐層無監(jiān)督預訓練
    4.4 局部極小值
    4.5 基于SSAE-Softmax的電機故障診斷方法的實現(xiàn)
        4.5.1 深度特征的優(yōu)化提取
        4.5.2 基于SSAE-Softmax故障診斷方法步驟
    4.6 關鍵參數(shù)對網(wǎng)絡性能的影響
        4.6.1 不同隱層神經(jīng)元組合對網(wǎng)絡性能的影響
        4.6.2 不同隱層組合模型診斷結果分析
        4.6.3 權重衰減項對網(wǎng)絡性能的影響
        4.6.4 稀疏參數(shù)對網(wǎng)絡性能的影響
    4.7 仿真試驗驗證與性能分析
        4.7.1 仿真試驗分析
        4.7.2 仿真試驗結果對比
    4.8 本章小結
總結與展望
    總結
    展望
參考文獻
致謝
附錄 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文目錄


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于希爾伯特黃變換的軸承故障診斷方法研究[D]. 張瑤.新疆大學 2018
[2]基于定子電流的雙饋風電機組不對中故障診斷[D]. 洪翌.北京交通大學 2018
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類算法研究[D]. 郭田梅.濟南大學 2017
[4]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的汽車發(fā)動機故障診斷系統(tǒng)及其方法研究[D]. 傅鶴川.華南理工大學 2017
[5]基于DSP的遠程風電齒輪箱故障診斷系統(tǒng)軟件設計[D]. 潘銘哲.中北大學 2015



本文編號：3646615