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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于长短期记忆网络的轴承故障诊断算法研究
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基于长短期记忆网络的轴承故障诊断算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 课题背景及研究意义第8-9页
    1.2 轴承故障诊断技术研究发展与现状第9-13页
        1.2.1 解调分析技术研究发展第9-10页
        1.2.2 信号降噪技术研究发展第10页
        1.2.3 智能故障诊断技术研究现状第10-11页
        1.2.4 深度学习故障诊断技术研究现状第11-12页
        1.2.5 长短期记忆网络研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-16页
2 长短期记忆网络理论基础第16-27页
    2.1 引言第16页
    2.2 循环神经网络RNN第16-21页
        2.2.1 网络架构第16-18页
        2.2.2 代价函数第18页
        2.2.3 误差反向传播第18-20页
        2.2.4 梯度消失和梯度爆炸问题第20-21页
    2.3 长短期记忆网络LSTM第21-27页
        2.3.1 网络架构第21-24页
        2.3.2 误差反向传播第24-25页
        2.3.3 Adam优化算法第25-27页
3 基于长短期记忆网络的轴承故障诊断模型第27-38页
    3.1 引言第27页
    3.2 基于LSTM的轴承故障诊断模型第27-29页
    3.3 滚动轴承故障诊断实验第29-37页
        3.3.1 实验数据第29-32页
        3.3.2 超参数分析第32-35页
        3.3.3 实验结果第35页
        3.3.4 模型对比第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
4 基于CNN-LSTM的轴承故障诊断模型第38-53页
    4.1 引言第38页
    4.2 卷积神经网络CNN第38-44页
        4.2.1 卷积层第39-41页
        4.2.2 ReLU激活函数第41-42页
        4.2.3 降采样层第42-44页
    4.3 CNN-LSTM轴承故障诊断模型第44-45页
    4.4 滚动轴承故障诊断试验第45-50页
        4.4.1 超参数分析第45-49页
        4.4.2 实验结果第49-50页
    4.5 不同工况下的CNN-LSTM模型表现第50-52页
    4.6 本章小结第52-53页
5 基于改进CNN-LSTM的轴承故障诊断模型第53-62页
    5.1 前言第53页
    5.2 数据增强第53-54页
    5.3 dropout第54-55页
    5.4 批标准化第55-56页
    5.5 改进的CNN-LSTM轴承故障诊断模型第56-57页
    5.6 滚动轴承故障诊断试验第57-59页
        5.6.1 超参数分析第57-58页
        5.6.2 实验结果第58-59页
    5.7 模型可视化第59-61页
    5.8 本章小结第61-62页
6 总结与展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
附录第67页
    A.攻读学位期间发表的学术论文第67页

 
 
论文编号BS4054988,这篇论文共67
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