基于门控循环单元胶囊网络的滚动轴承故障诊断

王超群; 李彬彬; 焦斌

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基于门控循环单元胶囊网络的滚动轴承故障诊断

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针对目前噪声、变负载工况下基于深度学习的轴承故障诊断方法可能存在准确率下降的问题,提出一种基于门控循环单元(GRU)的胶囊网络模型,利用门控循环单元充分提取故障特征,再通过胶囊网络神经元中的向量提取更多细节特征并减少信息的丢失,最终完成故障的分类.试验及对比分析表明,该模型在0 dB信噪比的加噪状态下仍能达到94.375％的准确率,变负载工况下的平均准确率可达90％,优于CAPS,GRU,CNN,DNN等常用深度学习模型.

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来源
《轴承》 |2021年第5期|56-62|共7页
作者
王超群; 李彬彬; 焦斌;
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作者单位

上海电机学院电气学院上海 201306;

上海电机学院电气学院上海 201306;

上海电机学院电气学院上海 201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;人工神经网络与计算;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 门控循环单元; 胶囊网络; 深度学习; 神经网络;

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