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文檔簡介

基于深度學習的故障診斷與預測方法綜述一、本文概述例如，卷積神經網絡(CNN)和循環(huán)神經網絡(RNN)等模型，能夠有類型的準確分類。例如，深度學習中的自編碼器(Autoencoder)和深度信念網絡(DBN)等模型，能夠通過無監(jiān)督學習的方式，從原始絡(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)等模型，能夠處理具有長期依賴實時故障診斷和預測對于許多應用場景(如工業(yè)自動化、自動駕駛等)至關重要?，F有的深度學習模型往往需要大量的計算資源，這為了提高故障診斷和預測的準確性和魯棒性，集成多源信息(如傳感器數據、歷史記錄、環(huán)境因素等)是非常必要的。未來的研究應本文對基于深度學習的故障診斷與預測方法進行了全面的綜循環(huán)神經網絡(RNN)以及近年來興起的變分自編碼器(VAEs)和生成對抗網絡(GANs)。這些深度學習架構在特征提取和模式識別方面在故障診斷與預測方面，基于深度學習的技術也取得了顯著的進缺點、應用情況和發(fā)展趨勢。關鍵詞：深度學習、故障診斷、預測、技術。卷積神經網絡(CNN)和循環(huán)神經網絡(RNN)是兩種最常用的深度學習模型如自動編碼器和生成對抗網絡(GAN)等也被應用深度學習的形式，是深度學習在故障診斷中應用的關鍵問題之一。狀態(tài)的預測。具體來說，第一個LSTM用于對滾動軸承的時序數據進實驗二：使用基于雙層LSTM的故障預測策略對風電滾動軸承的經網絡(CNN

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