基于深度学习的故障诊断模型与常用模型

基于深度学习的故障诊断模型通常使用神经网络模型，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的。CNN可以将故障状态进行图像化处理，通过卷积操作提取故障特征，并通过池化操作降低特征维度。除CNN外，还有递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，这些模型可以处理序列数据，在故障诊断中也具有广泛的应用。总体而言，基于深度学习的故障诊断模型具有准确性高、自动化程度高等优势，未来有望在各个领域得到更广泛的应用。