【摘 要】
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针对滚动轴承故障的在线监测与智能诊断问题,建立了一种基于深度神经网络(DNN)的嵌入式轴承故障智能诊断系统,采用轻便的可移动硬件设备完成滚动轴承的信号采集监测,可结合多种智能神经网络算法训练故障模型,快速诊断滚动轴承故障类型.采用凯斯西储大学数据集进行仿真实验,DNN模型平均测试准确率能够达到97.7％;对某型号直升机主减速器轴承进行测试实验,实验表明该智能诊断系统可以实现四种基础功能,完整采集滚动轴承信号并且进行故障诊断及结果显示,DNN模型平均测试准确率能够达到96.7％,在轴承智能检测方面取得了满意
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院,江苏 南京210016
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针对滚动轴承故障的在线监测与智能诊断问题,建立了一种基于深度神经网络(DNN)的嵌入式轴承故障智能诊断系统,采用轻便的可移动硬件设备完成滚动轴承的信号采集监测,可结合多种智能神经网络算法训练故障模型,快速诊断滚动轴承故障类型.采用凯斯西储大学数据集进行仿真实验,DNN模型平均测试准确率能够达到97.7％;对某型号直升机主减速器轴承进行测试实验,实验表明该智能诊断系统可以实现四种基础功能,完整采集滚动轴承信号并且进行故障诊断及结果显示,DNN模型平均测试准确率能够达到96.7％,在轴承智能检测方面取得了满意的效果.
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