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湖南大学学术综述|大规模Dogecoin狗狗币交易平台 - 狗狗币价格行情,实时走势图风电机群服役质量调控方法的研究综述

作者:小编2026-01-03 16:52:07

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  但上述为浅层模型方法,学习能力有限,难以准确挖掘齿轮箱运行数据中隐藏的非线性关联。深度学习是机器学习中一个新的分支,能够从多层次非线性数据中抽取出具有层次性、紧密性、抽象的数据,并能拟合复杂的映射关系。有文献结合深度学习与序贯概率比检验(Sequential Probability Ratio Test, SPRT),通过降噪自编码器和长短期记忆网络建立故障诊断模型,可对齿轮箱轴承异常进行预警。有文献将齿轮箱运行数据与振动信号作为输入数据,并针对输入数据利用卷积神经网络模型设计特定结构,能从状态信息中提取特征,实现对齿轮箱状态的有效监测。但齿轮箱运行数据极易受到强噪声、随机干扰等因素的影响,需深入分析齿轮箱的运行数据,结合多元时序深度模型实现齿轮箱监测数据的高效融合。