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

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摘 要：為有效提高電機(jī)故障檢測(cè)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(xiàn)檢測(cè)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(dòng)干擾信號(hào)，以保證清晰識(shí)別特征頻率，所建立的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)模型對(duì)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(cè)精度與準(zhǔn)確率較低，但檢測(cè)精度仍大于90%，可滿(mǎn)足電機(jī)故障在線(xiàn)檢測(cè)要求。（剩余6310字）