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深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望

丁石川 厉雪衣 杭俊 王尹江 王群京

电力系统保护与控制2020，Vol.48Issue(8)：172-187,16.
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电力系统保护与控制2020，Vol.48Issue(8)：172-187,16.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.190712

深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望

Deep learning theory and its application to fault diagnosis of an electric machine

丁石川 1厉雪衣 2杭俊 1王尹江 2王群京1

作者信息

  • 1. 安徽大学电气工程与自动化学院, 安徽合肥 230601
  • 2. 安徽大学高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室,安徽合肥 230601
  • 折叠

摘要

关键词

电机/故障诊断/深度学习/深度置信网络/自编码网络/卷积神经网络/循环神经网络

引用本文复制引用

丁石川,厉雪衣,杭俊,王尹江,王群京..深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望[J].电力系统保护与控制,2020,48(8):172-187,16.

基金项目

国家自然科学基金项目资助(51637001,51607001,51507002) （51637001,51607001,51507002）

安徽省自然科学基金项目资助(1508085ME87,1708085QE108) （1508085ME87,1708085QE108）

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

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