工业大数据及其智能信息处理

2019-06-16

机械设备从健康到发生故障是一个缓慢的过程，仅对某个时间段的信号分析不够充分，因此借鉴工业大数据的思想，获取充足的设备运行状态信息，使得提取出来的特征信息更具有代表性。
近年来，机器学习领域取得了突破性进展，国内外兴起了一股深度学习浪潮。深度学习可以模仿人脑学习机制，学习信号隐含的深层特征，目前已广泛应用于图像、声音、文本分析等领域。由于对机械设备健康状态的识别同样需要提取信号中蕴含的敏感特征，深度学习对机械设备振动信号具有广泛的适用性。