基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究

冯连强; 徐江; 田瑞明; 焦丽聪; 李韬

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基于一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法研究

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摘要

轴承故障诊断为机械故障诊断领域的研究热点,传统轴承故障诊断方法需要在特征选择的基础上实现信号特征提取,这类方法诊断效率低,且诊断效果依赖于特征参数的选择.因此,为了提高滚动轴承故障诊断效率和准确度,考虑到一维卷积神经网络具有端到端的特点,文章提出一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)的滚动轴承故障诊断方法.利用CWRU轴承数据集对方法的性能进行验证,实验结果表明在相同负载条件下的故障诊断准确度为99.59％以上,且该方法在变负载条件下具有强的诊断鲁棒性.

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来源
《重型机械》 |2021年第1期|57-62|共6页
作者
冯连强; 徐江; 田瑞明; 焦丽聪; 李韬;
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作者单位

中国重型机械研究院股份公司陕西西安 710032;

中国重型机械研究院股份公司陕西西安 710032;

中国重型机械研究院股份公司陕西西安 710032;

中国重型机械研究院股份公司陕西西安 710032;

中国重型机械研究院股份公司陕西西安 710032;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴承;
关键词
轴承; 一维卷积神经网络(1DCNN); CWRU轴承数据集;

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