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基于深度学习的发电机整流器诊断系统研究 被引量:2

Research and Realization of Generator Rectifier Fault Diagnosis System Based on Deep Learning Theory
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摘要 基于深度置信网络技术,使用C++编程语言设计了发电机旋转整流器故障诊断平台,实现了对故障信号特征的提取与分类。选择三级式发电机进行了实验验证,结果表明,该设计具有良好的故障诊断效果。 Based on the deep belief networks technology,a fault diagnosis platform for generator rectifier was designed by using C + + language,realizing feature extraction and classification of fault signals. The experiment was verified with a three-stage generator. The actual results show that the design has a good fault diagnosis effect.
作者 刘力宇 崔江 LIU Li-yu;CUI Jiang(College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106,China)
出处 《微特电机》 2020年第4期39-42,共4页 Small & Special Electrical Machines
基金 中央高校基本科研业务费项目(NS2017019)资助。
关键词 发电机 故障诊断 C++编程语言 旋转整流器 深度学习 generator fault diagnosis C + + programing language rotating rectifier deep learning
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献24

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共引文献41

同被引文献21

引证文献2

二级引证文献3

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