基于深度置信网络的移动电站发电机故障诊断

• 作者: 孙鑫 王清 陈海松
• 来源期刊: 装备制造技术
• 学科: 工学
• 关键词: 移动电站 发电机 深度置信网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 设备管理与维修
• 页码范围: 168-170,182
• 页数: 4页
• 分类号: TM611
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-545X.2019.03.047

摘要

为快速精确诊断移动电站发电机故障类型,利用深度置信网络,构建了高效、准确的发动机故障诊断模型.通过逐层无监督学习与有监督的反向传播优化网络权重参数.仿真分析结果表明:模型对移动电站发动机的故障诊断正确率高达100％,优于人工经验法和SVM、BP等浅层神经网络和传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王清	陆军工程大学野战工程学院	3	0	0.0	0.0
2	孙鑫	陆军工程大学野战工程学院	1	0	0.0	0.0
3	陈海松	陆军工程大学野战工程学院	1	0	0.0	0.0