作者：张绍辉 单位：中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会 出版：《振动与冲击》2016年第19期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDCJ2016190220 DOC编号：DOCZDCJ2016190229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 机械系统的运行是一个时变的过程，为了更好的监测系统的健康状况，通常在设备系统的关键部位加装各种传感器，由此产生大量的数据，传统的单一数据或者人为经验指导均无法快速有效的提取其中的状态信息，排除冗余成分的影响，实现对设备运行状态实时有效的判断。为了有效利用设备上的多路传感器信息，并融合这些信息提取描述系统运行状态的有效成分，实现对机械系统的在线监测。提出利用稀疏自编码深度学习模型对各个传感器采集到的数据进行融合，并结合平方预测误差SPE(Square Prediction Error)指标描述设备运行状态，轴承仿真及轴承故障实验证明，采用稀疏自编码与平方预测误差相结合的模型能够有效的监测轴承故障，并对故障部位进行准确定位。

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