【摘 要】
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针对传统故障诊断方法不能有效识别滚动轴承振动信号且难以在振动信号中提取所需特征、预处理步骤过多和难以区分故障类型的问题,提出了一种新型卷积神经网络(CNN)模型.首先对传统CNN的激活函数和池化方式进行改进,然后以卷积长短时记忆(Conv-LSTM)作为卷积层.相比于传统的故障诊断方法,新型CNN模型可直接训练切片后的原始加速度振动信号,并可同时识别和分类出故障类型.SKF6005型轴承实验结果表明,新型CNN模型相对于纯CNN模型具有更好的分类效果和更高的分类准确度.
【机 构】
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河南工业大学电气工程学院,郑州450001;河南工业大学机电工程学院,郑州450001
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针对传统故障诊断方法不能有效识别滚动轴承振动信号且难以在振动信号中提取所需特征、预处理步骤过多和难以区分故障类型的问题,提出了一种新型卷积神经网络(CNN)模型.首先对传统CNN的激活函数和池化方式进行改进,然后以卷积长短时记忆(Conv-LSTM)作为卷积层.相比于传统的故障诊断方法,新型CNN模型可直接训练切片后的原始加速度振动信号,并可同时识别和分类出故障类型.SKF6005型轴承实验结果表明,新型CNN模型相对于纯CNN模型具有更好的分类效果和更高的分类准确度.
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