基于无监督学习的时序序列故障诊断方法研究OACSTPCD
随着信息技术和传感器技术的发展,基于数据驱动的故障诊断技术是保障大型工业设备高效、安全运行的关键技术之一.机器学习由于其具有强大的特征表示能力与基于大数据的特征提取优势,多种深度神经网络模型已成为故障诊断领域中最常用的特征提取方法之一.但监测设备收集到的数据中包括大量的无标签数据,基于监督学习的深度神经网络模型没有办法对其进行充分的利用,造成了部分有用信息的浪费.针对无标签数据,提出基于无监督学习的方法,利用最大化互信息的思想训练特征提取模型,在…查看全部>>
梁秋金;王铎;王圣杰;张涛
清华大学,北京100084北京控制工程研究所,北京100094清华大学,北京100084清华大学,北京100084
计算机与自动化
无监督学习故障诊断时序序列数据互信息
《空间控制技术与应用》 2023 (4)
P.9-19,11
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