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【2h】

Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Stacked Autoencoder Network with Dynamic Learning Rate

机译：基于堆叠自动化器网络的动力学学习率滚动轴承故障诊断

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作者
Hong Pan; Wei Tang; Jin-Jun Xu; Maxime Binama;
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年度 2020
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1. Intelligent fault diagnosis method of rolling bearing based on stacked denoising autoencoder and convolutional neural network [J] . Che Changchang, Wang Huawei, Ni Xiaomei, Industrial Lubrication and Tribology . 2020,第7期

机译：基于堆积的自动化器和卷积神经网络的滚动轴承智能故障诊断方法
2. A sparse stacked denoising autoencoder with optimized transfer learning applied to the fault diagnosis of rolling bearings [J] . Sun Meidi, Wang Hui, Liu Ping, Measurement . 2019,第期

机译：具有优化转移学习的稀疏堆叠的去噪，应用于滚动轴承的故障诊断
3. Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on an Improved Stack Autoencoder and Support Vector Machine [J] . Mingliang Cui, Youqing Wang, Xinshuang Lin, Sensors Journal, IEEE . 2021,第4期

机译：基于改进的堆栈自动化器和支持向量机的滚动轴承故障诊断
4. Bearing fault diagnosis method based on stacked autoencoder and softmax regression [C] . Siqin Tao, Tao Zhang, Jun Yang, Chinese Control Conference . 2015

机译：基于堆叠自动编码器和softmax回归的轴承故障诊断方法
5. A Deep Belief Network Based Approach for Bearing Fault Diagnosis [D] . Akkad, Khaled Mohammad A. 2016

机译：基于轴承故障诊断的深度信仰网络
6. Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on a Residual Dilated Pyramid Network and Full Convolutional Denoising Autoencoder [O] . Hongmei Shi, Jingcheng Chen, Jin Si, 2020

机译：基于残余扩张金字塔网络的滚动轴承故障诊断及全卷积去噪自动化
7. Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Multiscale Intrinsic Mode Function Permutation Entropy and a Stacked Sparse Denoising Autoencoder [O] . 2019

机译：基于多尺度内在模式功能置换熵的滚动轴承故障诊断和堆积稀疏的自动化器

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