基于深度CNN与无监督方法的离心泵新型故障类智能检测
机器学习
2023-09-25 v1
摘要
尽管数据驱动的旋转机械故障诊断近期取得了成功，该领域仍存在待解决的挑战。在待解决问题中，缺乏对系统在现场可能遇到的各类故障的信息便是一例。本文中，我们假设对系统故障具有部分认知，并利用相应数据训练卷积神经网络。随后采用 t-SNE 方法与聚类技术相结合来检测新型故障。一旦检测到，便使用新数据对网络进行扩充。最后，利用测试装置在离心泵上验证这一两阶段方法，实验结果显示其在检测新型故障方面具有较高准确率。
引用
@article{arxiv.2309.12765,
title = {An Intelligent Approach to Detecting Novel Fault Classes for Centrifugal Pumps Based on Deep CNNs and Unsupervised Methods},
author = {Mahdi Abdollah Chalaki and Daniyal Maroufi and Mahdi Robati and Mohammad Javad Karimi and Ali Sadighi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12765},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 9 figures