基于多尺度動(dòng)態(tài)加權(quán)多級(jí)殘差卷積自編碼的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信號(hào)降噪方法

摘要： 振動(dòng)信號(hào)常用于監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)，但在采集過程中往往包含大量噪聲，為了盡可能去除噪聲干擾，提出一種噪聲學(xué)習(xí)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即基于多尺度動(dòng)態(tài)加權(quán)多級(jí)殘差卷積自編碼網(wǎng)絡(luò)(MDW-MRSCAE)的降噪方法。確切地，通過深度卷積自編碼和殘差模塊結(jié)合，使自編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲成分進(jìn)行編碼和解碼，通過學(xué)習(xí)噪聲特性取代傳統(tǒng)學(xué)習(xí)干凈信號(hào)。為了解決網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中梯度消失問題，提高收斂速度，構(gòu)建多層殘差... （共11頁(yè)）