Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis

深度学习 残余物 收缩率 阈值 人工神经网络 噪音(视频) 特征(语言学) 断层(地质) 转化(遗传学) 模式识别(心理学) 故障检测与隔离 计算机科学 算法 人工智能 地质学 机器学习 执行机构 哲学 地震学 图像(数学) 基因 化学 生物化学 语言学
作者
Minghang Zhao,Shisheng Zhong,Xuyun Fu,Baoping Tang,Michael Pecht
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:16 (7): 4681-4690 被引量:946
标识
DOI:10.1109/tii.2019.2943898
摘要

This article develops new deep learning methods, namely, deep residual shrinkage networks, to improve the feature learning ability from highly noised vibration signals and achieve a high fault diagnosing accuracy. Soft thresholding is inserted as nonlinear transformation layers into the deep architectures to eliminate unimportant features. Moreover, considering that it is generally challenging to set proper values for the thresholds, the developed deep residual shrinkage networks integrate a few specialized neural networks as trainable modules to automatically determine the thresholds, so that professional expertise on signal processing is not required. The efficacy of the developed methods is validated through experiments with various types of noise.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乐观小之应助xrq采纳,获得10
1秒前
柯一一应助xrq采纳,获得10
1秒前
1秒前
神勇中道完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
wulala完成签到,获得积分10
4秒前
搜集达人应助wyc采纳,获得10
4秒前
林林发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
小马甲应助怕孤单的问雁采纳,获得10
7秒前
纯白汉玉发布了新的文献求助10
7秒前
Rondab应助山外山采纳,获得30
8秒前
zy发布了新的文献求助10
9秒前
wanci应助畅快的觅风采纳,获得10
9秒前
10秒前
11秒前
11秒前
慕青应助给大佬递茶采纳,获得10
11秒前
所所应助Percy采纳,获得10
11秒前
小刘完成签到,获得积分10
11秒前
勤恳易谙发布了新的文献求助10
12秒前
勤恳的糖豆完成签到,获得积分10
13秒前
奋斗蜗牛发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
橘子完成签到,获得积分20
15秒前
慕青应助_Charmo采纳,获得10
16秒前
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
Jamesliu发布了新的文献求助30
17秒前
19秒前
学术废物完成签到,获得积分10
20秒前
33完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
21秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
CipherSage应助诺之采纳,获得10
21秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3971791
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3516425
关于积分的说明 11182785
捐赠科研通 3251636
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1796048
邀请新用户注册赠送积分活动 876216
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805371