作者：邢砾文,姚文凯,黄莹 单位：重庆大学 出版：《重庆大学学报》2020年第09期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFFIVE2020090100 DOC编号：DOCFIVE2020090109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 深度学习在故障诊断领域的应用已比较成熟，其中卷积神经网络(CNN， convolution neural networks)和长短时记忆网络(LSTM， long short-term memory networks)就是典型模型之一。CNN作为一种常用的多传感器信号故障诊断方法，能够获得较好的诊断效果，却无法实现未知复合故障的诊断，为解决这个问题，提出CNN-LSTM-FCM(fuzzy C-means)模型。LSTM对具有前后联系的时间信号更敏感，利用这个特点将LSTM与CNN相结合，实现未知信号的诊断，并通过概率分类输出实现了复合故障的解耦，CNN-LSTM-FCM模型本身优化参数设计，进一步提高了诊断精度。使用化学过程故障测量数据进行实验，结果表明CNN-LSTM-FCM模型诊断准确率可达到97.15%，优于CNN模型和LSTM模型，具有较高的应用价值。

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