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基于双向LSTM的气动回路故障诊断方法研究

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论文提出一种基于双向LSTM的气动回路故障诊断方法,使用AMESim软件建立某生产线的气动回路仿真模型,模拟气动回路的单重故障和多重故障,记录仿真数据,制作该气动回路的故障诊断数据集,在Matlab环境下建立双向LSTM网络架构进行气动回路故障诊断实验与分析,结果表明双向LSTM模型在多重故障识别的正确率高于LSTM模型以及传统的诊断方法.
Research on Fault Diagnosis Method of Pneumatic Circuit Used Bidirectional LSTM Neural Network

LEU VAN KIEN、孙瑜、陈丽娟、方美、张敏

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南京理工大学自动化学院 南京 210094

气动回路 故障诊断 BiLSTM Matlab

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.027

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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