深度学习在故障诊断中的应用综述

发布时间：2023-05-05 18:53

　　阐述了深度学习在故障诊断和图像分析、语音识别和文本理解等领域的应用;介绍卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码网络、递归神经网络4种典型的深度学习模型;综述近几年深度学习在故障诊断中的模型选择、学习算法和实际应用等方面的研究新进;探讨深度学习在故障诊断中的理论分析、特征提取、优化训练和研究拓展等。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0 前言
1 深度学习在国内外的应用概述
2 基于深度学习故障诊断的常见基本模型构架
    2.1 卷积神经网络(CNN)在故障诊断中的应用
    2.2 深度置信网络(DBN)在故障诊断中的应用
    2.3 堆叠自动编码网络(SAE)在故障诊断中的应用
    2.4 递归神经网络(RNN)在故障诊断中的应用模型
3 深度学习在故障诊断中待解决的问题
    3.1 新的故障类型识别
    3.2 模型层数和模型参数
    3.3 训练速度
4 深度学习在故障诊断应用的展望
5 总结



本文编号：3808212