基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究_第1頁
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究_第2頁
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究_第3頁
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究_第4頁
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究_第5頁
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文檔簡介

究1.1研究背景1.2研究意義1.3研究目的預(yù)訓(xùn)練的CNN模型作為基礎(chǔ)，進(jìn)一步提高2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)原理2.2轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷方法2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取(MinMaxScaler)和Zscore標(biāo)準(zhǔn)化等。3.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建與分類3.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計躍連接(SkipConnection)和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，殘如18層、34層、50層等。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)深度，可以在保持較高準(zhǔn)確為了提高模型的訓(xùn)練速度和收斂性能，本文采用了Adam優(yōu)化器3.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化如L1正則化、L2正則化和Dropout4.實驗結(jié)果分析與討論4.1實驗設(shè)置與數(shù)據(jù)描述較好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其在測試集上的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了95。4.2模型性能評估準(zhǔn)確率(Accuracy):準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本精確度(Precision):精確度是指模型正確預(yù)測的正類樣本數(shù)占召回率(Recall):召回率是指模型正確預(yù)測的正類樣本數(shù)占所有4.3結(jié)果分析與討論5.1研究成果總結(jié)以進(jìn)一步優(yōu)化模型性能。實驗結(jié)果顯示，使用Adam優(yōu)化器和適當(dāng)?shù)奈覀冊谝粋€實際的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障案例中應(yīng)用了所構(gòu)建的卷積神我們還將所構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與其他現(xiàn)有的故障診斷方為我們進(jìn)一步改進(jìn)和完善卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的本研究通過構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究5.2存在問題及改進(jìn)方向

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