【摘 要】
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针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curv
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京市建筑安全监测工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605022);北京市属高校基本科研业务费专项资金资助(X18217);北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014);北京市优秀人才培养资助项目(2013D005017000013)
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针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curvelet convolutional neural network,DCCNN)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的轴承振动信号进行SSST变换,得到时频图像并进行灰度化和归一化操作;其次,在深度卷积神经网络基础上建立DCCNN,并引入类内距离和类间距离约束的能量函数;最后,将时频图像直接输入DCCNN
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