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摘要
变频器（Frequency Converter）作为电动机的调速设备，在使用过程中会出现各种故障情况。针对传统的变频器故障诊断方法存在准确率和实效性较低的问题，该文提出一种基于改进深度残差网络(Deep Residual Network,DRN)的故障分类方法。通过对传统Resnet50模型减少卷积核数目和大小，使模型计算量明显减少，模型训练时间缩短1分54秒，提高了实效性。通过改进深度残差网络的激活函数和池化方式，保证梯度为负时，同样可以被激活，防止了高维信息的丢失，故障分类准确率提高至99.88%。分别利用不同的变频器故障分类方法进行对比实验。实验结果表明，该文改进的深度残差网络故障分类方法准确率最高、实效性最好。
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