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應用遞迴神經網路於馬達振動時域訊號之分析與故障檢測

為了解決Kia 維修保養的問題，作者黃揚 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV圖目錄 VII表目錄 X第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 11.3 研究目的 21.4 研究流程 3第二章 文獻探討 42.1 故障檢測 42.1.1 機械設備之維修保養 42.1.2 馬達異常檢測 42.2 利用神經網路實現故障檢測 5第三章 研究方法 73.1 快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT) 73.2 神經網路(Neural Network, NN) 103.2.

1 神經網路之原理 103.2.2 倒傳遞神經網路(Back Propagation Neural Network, BPN) 113.3 遞迴神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 133.3.1 架構與運作模式 133.3.2 梯度剪裁(Gradient Clipping) 143.4 長短期記憶(Long Short-term Memory, LSTM) 153.5 門閘遞迴神經網路(Gated Recurrent Unit, GRU) 163.6 小結 17第四章 實驗結果與分析 184.1 實驗設計

184.1.1 實驗設備 184.1.2 實驗情境設計 204.1.3 運算環境 214.2 實驗數據 234.2.1 原始數據之視覺化 234.2.2 原始數據之頻譜視覺化 244.2.3 濾波後之數據與頻譜視覺化 264.2.4 數據前處理與訓練流程 304.3 神經網路建模 334.3.1 定義損失函數 334.3.2 批量標準化 344.3.3 RNN模型訓練結果 354.3.4 LSTM模型訓練結果 384.3.5 GRU模型訓練結果 424.4 小結 49第五章 結論與未來工作

505.1 結論 505.2 未來工作 51參考文獻 52