【摘 要】
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针对轴承工况背景复杂、故障诊断难度大、威胁公共安全和社会经济等特点,利用深度学习方法对轴承故障进行分析和建模。考虑轴承故障诊断对实时性、稳定性以及准确性的高要求
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目(2019GY-002),长安大学中央高校基本科研基金资助项目(300102328202)
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针对轴承工况背景复杂、故障诊断难度大、威胁公共安全和社会经济等特点,利用深度学习方法对轴承故障进行分析和建模。考虑轴承故障诊断对实时性、稳定性以及准确性的高要求特性,基于卷积神经网络(CNN)自动提取重要特征、训练速度快的优势,提取轴承故障信号的故障信息作为整体模型的输人。提出了卷积-长短时记忆神经网络(CNN-LSTM)轴承故障诊断模型,建立一种端到端的学习架构,实现轴承故障的智能诊断和分类。使用凯斯西储大学(CWRU)轴承数据在Python搭建的keras框架仿真验证,结果显示所提故障诊断方法较传统方
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