孔德明
Lecturer
Education Level:南京航空航天大学
Degree:Master's Degree in Engineering
School/Department:College of Automation Engineering
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Affiliation of Author(s):自动化学院
Journal:航空计算技术
Key Words:无刷同步发电机;旋转整流器;深度置信网络;故障诊断;深度学习;
Abstract:研究了一种基于深度置信网络的故障诊断方法,主要应用于针对航空发电机旋转整流器所进行的故障诊断中,对方法进行了仿真及实际实验验证。采集主励磁机励磁电流作为故障诊断所使用的有效信号,对所采集到的励磁电流信号进行快速傅里叶变换以获取其频域信息,将所得到的频域数据分为训练样本和测试样本输入至深度置信网络中进行故障分类,计算诊断正确率并做出分析。实验证明,所提出的方法具有良好的故障分类效果。
Translation or Not:no
Date of Publication:2018-07-25
Co-author:孟飒飒,cj,师鸽
Correspondence Author:kdm
