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針對現有的時域模態參數識別方法大多存在難定階和抗噪性差的問題，提出一種無監督學習的卷積神經網絡（CNN）的振動信號模態識別方法。該算法在卷積神經網絡的基礎上進行改進。首先，將應用于二維圖像處理的卷積神經網絡改成處理一維信號的卷積神經網絡，其中輸入層改成待提取模態參數的振動信號集合，中間層改成若干一維卷積層、抽樣層，輸出層得到的為信號對應的Ⅳ階模態參數集合；然后，在誤差評估中，對網絡計算結果（Ⅳ階模態參數集）進行振動信號重構；最后，將重構信號和輸入信號之間差的平方和作為網絡學習誤差，使得網絡變成無監督學習網絡，避免模態參數提取算法的定階難題。實驗結果表明，當所構建的卷積神經網絡應用于模態參數提取時，與隨機子空間識別（SSI）算法及其局部線性嵌入（LLE）算法對比，在噪聲干擾下，構建的卷積神經網絡識別精度要高于SSI算法與LLE算法，具有抗噪聲強、避免了定階難題的優點。
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