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基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术

曲星宇 曾鹏 李俊鹏

信息与控制2019，Vol.48Issue(2)：179-186,8.
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信息与控制2019，Vol.48Issue(2)：179-186,8.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2019.8365

基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术

Fault Diagnosis Technology of Grinding System Based on RNN-LSTM

曲星宇 1曾鹏 2李俊鹏3

作者信息

  • 1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器入学国家重点实验室,辽宁沈阳110016
  • 2. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110016
  • 3. 中国科学院大学,北京100049
  • 折叠

摘要

关键词

故障诊断/深度学习/循环神经网络/长短期记忆故障诊断

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

曲星宇,曾鹏,李俊鹏..基于RNN-LSTM的磨矿系统故障诊断技术[J].信息与控制,2019,48(2):179-186,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61533015) （61533015）

沈阳市科技局科技重大攻关(创新专项)基金资助项目(F15-007-2-00) （创新专项）

信息与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-0411

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