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【摘 要】
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作为机械设备中传递动力的关键零部件,齿轮箱有着连接、支撑以及传递动力的重要作用,一旦发生故障,将会影响整个机械系统运行时的安全性和可靠性,甚至给企业社会以及国民生产带来巨大的经济损失或者人员伤亡。因此,深入开展齿轮箱故障诊断和状态监测技术的研究,对有效保障系统安全可靠运行,避免工业生产中安全事故的发生,具有非常重大的意义。本文以齿轮箱高精度智能故障诊断为研究课题,以深度学习算法为核心技术手段,结合
【机 构】
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华中科技大学
【出 处】
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华中科技大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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制造企业主导的制造服务价值网融合关键使能技术（国家重点研发计划,项目号:2018YFB1701402）; 风电系统智能监测、可靠性评估以及发电量预测联合研究（国家重点研发计划,政府间国际科技创新合作重点专项,项目号:2016YFE0121700）; 大数据驱动基于深度强化学习的智能装备预测性维护研究（国家自然科学基金,项目号:51875225）
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