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深度学习在家用空调外机振动检测中的应用（2021年03期 v.42 40-43+49页）

‖  文章供稿：程炜为  刘芝庭  王宇华
‖  字体： [大] [中] [小]

2021年03期 v.42 40-43+49页

程炜为1  刘芝庭2  王宇华1 

（1.佛山科学技术学院，广东 佛山 528000  2.广州赛宝腾睿信息科技有限公司，广东 广州 510610）

摘要：利用堆叠自动编码器神经网络对家用空调外机的振动测量信号进行无监督特征值提取；采用梯度下降算法对神经网络进行有监督学习；结合Softmax分类器对测量信号进行分类；通过实验确定隐层的层数和节点数，并对神经网络的学习率、衰减因子、L2正则化、Dropout因子、批量样本个数等参数的影响进行实验分析，为家用空调外机的振动自动化诊断检测提供实验依据。

关键词：故障诊断；深度学习；自动编码器

中图分类号：TP216          文献标识码：A             文章编号：1674-2605(2021)03-0008-05

DOI：10.3969/j.issn.1674-2605.2021.03.008

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