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深度自编码网络的旋转机械健康评估方法

800   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 14:50:28
本发明公开了一种深度自编码网络的旋转机械健康评估方法，包括步骤1，振动信号采集；步骤2，原始特征提取；步骤3，采用深度自编码网络DAE进行特征降维；步骤4，特征选择；步骤5，采用无监督SOM算法进行健康指标构建；步骤6，采用基于遗传算法的融合评价准则进行健康指标评价。本发明结合深度学习强大特征提取能力的优势，将深度自编码和最小量化误差方法相结合。另外，针对基于一个度量的评价准则常常具有偏差的问题，提供了基于遗传算法的融合评价准则。本发明能准确评估旋转机械健康状态，可广泛应用于化工、冶金、电力、航空等领域旋转机械健康评估，能准确描述这些零部件性能退化的动态过程，还能进行剩余寿命预测。
声明：
“深度自编码网络的旋转机械健康评估方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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