《表2 各个迭代次数均方根误差》

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《基于深度置信网络的行星齿轮箱振动特征提取》

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采集行星齿轮箱的轴承故障数据，在保持其它网络参数不变的条件下，更改迭代次数，比较不同的迭代次数对于振动特征提取能力的影响。选择的数据集样本维度为2 048，因此将可见层节点设置为2 048，将隐含层节点设置为1 200。为了让曲线更能体现重构曲线与原数据的区别，将重构曲线限制在前200个点。各个迭代次数均方根误差及训练时间，如表2所示，不同迭代次数下的原始曲线、重构曲线以及均方根误差情况，如图4所示。