基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法研究
来源：计算机测量与控制杂志2018年第1期北京时间：
作者：吴魁,王仙勇,孙洁,黄玉龙
单位：北京航天测控技术有限公司
摘要：针对传统故障诊断方法中多传感器数据融合技术难度大、特征提取困难等问题,提出了一种基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法,通过构建测量数据帧进行卷积计算实现多通道数据的自然融合,利用深度网络结构实现高层特征的自动提取和分类,从而高效地实现了故障分类诊断；经分别采用小规模数据集REF和大规模故障数据集BI02进行实验验证,均取得了较高的故障识别准确率,具有很强的工程应用价值。
关键词：深度学习;基于深度卷积网络;故障诊断
