【摘 要】
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针对滚动轴承故障诊断中单一传感器信息的不全面性、单一网络模型的不确定性,提出了基于多深度学习模型决策融合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用深度卷积网络(CNN)和层叠
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475249);山东省重点研发计划项目(2018GGX103016);山东省高等学校科技计划项目(J15LB10)
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针对滚动轴承故障诊断中单一传感器信息的不全面性、单一网络模型的不确定性,提出了基于多深度学习模型决策融合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用深度卷积网络(CNN)和层叠降噪自动编码器(SDAE)分别对两个振动传感器信号进行自适应特征提取,经softmax初步分类。接着将两个网络的输出结果利用D-S证据理论进行融合,得到最终诊断结果。实验结果表明,利用该方法对滚动轴承进行故障诊断正确率达到95.63%,相比CNN正确率提高了5.49%,相比SDAE正确率提高了10.42%,验证了该方法的有效性。
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