【摘 要】
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为了提升对RV减速器的故障诊断的准确率,采用残差网络诊断RV减速器的故障。通过振动试验台测得RV减速器4种故障模式与正常模式下的振动信号,由此构造训练和测试数据集,并对训
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划,2015AA043002);国家自然科学基金(51375436);浙江省重大科技专项(2017C01047)资助项目
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为了提升对RV减速器的故障诊断的准确率,采用残差网络诊断RV减速器的故障。通过振动试验台测得RV减速器4种故障模式与正常模式下的振动信号,由此构造训练和测试数据集,并对训练集进行数据增强处理。然后将截取的一维信号样本预处理转换为二维信号样本,输入残差网络进行训练和5折交叉验证。接着通过残差网络的分类准确率与DNN、LeNet、10层CNN等模型的准确率进行比较,结果表明残差网络优于传统方法,对RV减速器故障的分类准确率达到了98.11%。进一步采用了西储大学轴承数据集对模型的泛用性进行验证。最终,通过LDA(线性判别分析)对残差网络平均池化层的输出进行降维,分析了散点图与RV减速器故障类型之间的关系。
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