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摘要：本发明涉及工业故障识别领域，尤其涉及一种多尺度级联深度置信网络的多工况故障识别方法；解决了采用基于数据驱动的浅层学习故障诊断方案进行检测，浅层学习方案需要大量的人为干预，依赖于技术人员的经验，且特征提取和分类分开进行，不能同时进行优化，同时，浅层学习方案仅适用于特定的诊断场合，通用性差的委托；本申请包括有利用基于多尺度级联深度置信网络的端到终端故障诊断架构进行故障结果识别；本发明通过设置将改进的多尺度粗粒度过程并入深度置信网络中，以展现多尺度学习能力，从而获得更完整、更丰富的故障特征信息，与传统深度置信网络架构相比，实现了更好的诊断能力。
主权项：1.一种多尺度级联深度置信网络的多工况故障识别方法；其特征在于：包括有以下步骤：S11：对需要进行故障监测的工业设备进行故障数据采集；S12：将采集到的故障数据输入至基于多尺度级联深度置信网络，利用基于多尺度级联深度置信网络的端到终端故障诊断架构训练；S13：同时，利用基于多尺度级联深度置信网络的端到终端故障诊断架构进行故障结果识别。
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百度查询： 广东汇邦智能装备有限公司 一种多尺度级联深度置信网络的多工况故障识别方法
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