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作者：滕莉娜;王娟平;
单位：吉林铁道职业技术学院;宝鸡文理学院机械工程学院;
摘要：为了提升鲁棒性和泛化性，并且考虑各种深度自动编码器的互补性能，提出了一种基于动态加权的集成深度自动编码器的旋转机械故障诊断。结合稀疏深度自动编码器，降噪深度自动编码器和收缩深度自动编码器三种模型来构造集成深度自动编码器，提升处理冗余信息、噪声破坏和信号扰动的能力。为了增强识别性能，提出了一种动态加权平均方法来聚合学习特征。在自吸离心泵数据集和电机轴承数据集上进行了实验验证，结果显示提出方法的测试精度分别达到100%、99.69%和99.92%。通过与其他方法的比较，证明了提出的故障诊断方法的有效性。
关键词：深度自动编码器;;动态加权;;旋转机械;;故障诊断
基金资助：2016年吉林省教育厅职成处教改课题（2016ZCY170）
