【摘 要】
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针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题.提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法.首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别.实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100％.因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务.
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074
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针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题.提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法.首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别.实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100％.因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务.
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