基于深度學(xué)習(xí)的電機(jī)故障在線檢測技術(shù)優(yōu)化

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摘 要：為有效提高電機(jī)故障檢測效率，研究建立了深度學(xué)習(xí)模型，并利用深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建在線檢測函數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)模型可以降低電機(jī)軸承振動干擾信號，以保證清晰識別特征頻率，所建立的深度學(xué)習(xí)檢測模型對電機(jī)軸承外部的外圈磨損、軸承缺口且有裂紋及保護(hù)架破損的精度及準(zhǔn)確率均大于98.5%，而電機(jī)軸承內(nèi)部的檢測精度與準(zhǔn)確率較低，但檢測精度仍大于90%，可滿足電機(jī)故障在線檢測要求。（剩余6310字）