【摘 要】
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针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto encoder,简称SSAE)、改进灰狼智能优化算法(improved grey wolf optimization,简称IGWO
【机 构】
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山东大学机电与信息工程学院,山东大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB1302400),国家自然科学基金资助项目(61803227,61973184,61773242),山东大学自主创新基金青年培养资助项目(2018ZQXM005)
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针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于栈式稀疏自编码网络(stacked sparse auto encoder,简称SSAE)、改进灰狼智能优化算法(improved grey wolf optimization,简称IGWO)以及支持向量机(support vector machine,简称SVM)的混合智能故障诊断模型。首先,利用栈式自编码网络强大的特征自提取能力,实现故障信号深层频谱特征的自适应学习,通过引入稀疏项约束提高特征学习的泛化性能;其次,利用改进的灰狼算法实现支持向量机的参数优化;最
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