【摘 要】
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为实现轴承故障的精确诊断,采用特征排列的方法分析轴承振动的数值特征,通过贝叶斯超参数优化方法调整神经元数量来拟合轴承振动特征,并用Dropout解决过拟合问题,提出一种基于贝叶斯超参数优化方法的浅层神经网络轴承故障诊断方法.实验表明,在各种阈值下,采用该方法的轴承故障诊断综合评价指标AUC达到99.8%,性能指标高于传统故障诊断方法.
【机 构】
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厦门理工学院机械与汽车工程学院,福建 厦门361024
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为实现轴承故障的精确诊断,采用特征排列的方法分析轴承振动的数值特征,通过贝叶斯超参数优化方法调整神经元数量来拟合轴承振动特征,并用Dropout解决过拟合问题,提出一种基于贝叶斯超参数优化方法的浅层神经网络轴承故障诊断方法.实验表明,在各种阈值下,采用该方法的轴承故障诊断综合评价指标AUC达到99.8%,性能指标高于传统故障诊断方法.
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