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基于基尼的深度解卷积方法在机械装备故障诊断中的应用研究
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
|
石惠芳
苗永浩
夏雨
开通知网号
解卷积方法是机械装备故障诊断的有力工具,但传统研究仍属于浅层特征提取,难以处理极低信噪比情况。针对此问题,在传统解卷积理论的基础上引入特征学习思想,提出一种基于基尼指数(Gini index, GI)的稀疏特征深度解卷积方法 (GI-based sp...
机 构:
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
领 域:
机械工业;
自动化技术;
关键词:
基尼指数;
特征向量法;
深度解卷积;
特征学习;
故障诊断;
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工业工程
2024年04期
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