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基于SincNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)合L2正則化的故障診斷

組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù) 頁數(shù): 5 2024-08-16
摘要: 故障診斷對于保持設(shè)備和系統(tǒng)的正常運(yùn)行至關(guān)重要,它可以幫助提高效率、減少成本、增強(qiáng)安全性、改善用戶滿意度,并為決策和優(yōu)化提供支持。通過及時(shí)進(jìn)行故障診斷和解決,可以提高生產(chǎn)效率、降低風(fēng)險(xiǎn),并提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。針對基于物理信息模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型等傳統(tǒng)故障診斷方式的可解釋性不強(qiáng)、故障診斷正確率較低的缺點(diǎn),提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural netwo...

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