【摘 要】
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状态监测和故障诊断对于维护系统性能和保证运行安全具有重要意义.针对传统智能识别方法需要复杂的特征提取过程和大量的诊断经验等问题,结合振动信号自身的一维性的特点,提
【机 构】
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盐城工学院机械工程学院,河海大学计算机与信息学院,盐城工学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51420105014,51505408);江苏省“333工程”,江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520050);江苏高校品牌专业建设工程“机械设计制造及其自动化”(PPZY2015B123)
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状态监测和故障诊断对于维护系统性能和保证运行安全具有重要意义.针对传统智能识别方法需要复杂的特征提取过程和大量的诊断经验等问题,结合振动信号自身的一维性的特点,提出一种基于一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)的旋转机械智能故障诊断方法.首先将数据信号通过傅里叶变换转换成频域信号并进行预处理,然后训练卷积神经网络自动提取特征,最后通过Softmax回归进行分类.在基准数据集上的实验结果表明,1DCNN模型不仅能有效地从原始信号中
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