深度学习在电机故障诊断中的研究现状综述

摘要

cqvip:深度学习模型在特征提取与模型拟合方面凸显优势,模型基于多层神经网络的层次结构,可以自动学习表达数据本质与隐含规律的特征,同时克服传统学习方法手工设计特征算子的局限性,显示其优势。因此,将深度学习应用于电机故障诊断领域有一定意义。为此,详细介绍了几种典型模型的原理及在故障诊断领域的研究现状,指出了深度学习存在的问题与未来发展趋势。