基于深度学习的集成化装备故障诊断方法综述

• 作者: 姚文凯 邢砾文 黄莹
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 深度学习 集成化装备 故障诊断 方法综述
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.08.001

摘要

集成化装备的结构和功能日益复杂,传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取,而深度学习具有强大的学习能力,能够有效挖掘特征,适合于集成化装备的故障诊断;为此,首先按照应用领域的不同,分别描述了国内外基于深度学习的故障诊断最新研究进展;其次,简要介绍了3种典型的深度学习故障诊断方法(深度置信网络、堆栈自编码机和卷积神经网络),整理出已经取得的成果和存在的问题并做出总结;而后将基于深度学习实现故障诊断面临的挑战总结为6种类型,并根据前文总结出的研究成果提出了研究思路;最后结合实际应用情况,提出了4种发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄莹	武警工程大学信息工程学院	12	37	4.0	6.0