【摘 要】
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提出了一种新的多通道样本构造方法,结合深度卷积神经网络来提高轴承故障诊断的效果。首先采用连续小波变换,分别提取了转子两端轴承振动信号的时频域特征,基于所得结果分别
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,陕西省叶轮机械及动力装备工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11872289,11902237),西安交通大学自然科学基金重点资助项目(ZRZD2017025)
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提出了一种新的多通道样本构造方法,结合深度卷积神经网络来提高轴承故障诊断的效果。首先采用连续小波变换,分别提取了转子两端轴承振动信号的时频域特征,基于所得结果分别构造了针对两端轴承的单通道二维图形样本,并取上述两类单通道样本的均值构造了第3类单通道样本;将得到的3类单通道样本融合,得到用于故障诊断的三通道样本;建立不同结构的深度卷积神经网络,分别采用单通道样本和三通道样本对滚动轴承故障类型和故障严重程度进行诊断,并将所得结果进行对比分析。结果表明:在多种不同网络结构下,基于三通道样本的轴承故障诊断准确率均
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