基于深度学习的集成化装备故障诊断方法综述

来源：计算机测量与控制杂志2020年第8期北京时间：

作者：邢砾文,姚文凯,黄 莹

摘要：集成化装备的结构和功能日益复杂，传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取，而深度学习具有强大的学习能力，能够有效挖掘特征，适合于集成化装备的故障诊断。为此，首先按照应用领域的不同，分别描述了国内外基于深度学习的故障诊断最新研究进展；其次，简要介绍了三种典型的深度学习故障诊断方法（深度置信网络、堆栈自编码机和卷积神经网络），整理出已经取得的成果和存在的问题并做出总结；而后将基于深度学习实现故障诊断面临的挑战总结为六种类型，并根据前文总结出的研究成果提出了研究思路；最后结合实际应用情况，提出了四种发展方向。

关键词：深度学习;集成化装备;故障诊断;方法综述

基金资助：国家自然科学基金(61573366);