深度神经网络在船用齿轮箱故障诊断中的应用

船用齿轮箱故障诊断系统，通常采用的是基于模型的故障诊断方法，需要依赖专家对采集到的振动信号进行分析和判断，且设备的运行状态会随着时间的推移发生变化。传统的故障诊断方法受专家知识和经验的影响较大，难以获得全局最优解，导致其准确率较低。针对该问题，本文基于深度神经网络（DNN）的故障诊断方法，通过大量实验研究，确定了DNN模型中最佳参数和超参数。实验结果表明，在船用齿轮箱故障诊断领域，DNN模型不仅能够有效地对齿轮箱进行故障诊断，而且具有较高的准确率和较快的收敛速度。