基于数据融合的滚动轴承故障诊断方法

李凤娟; 彭成; 蒋金元

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基于数据融合的滚动轴承故障诊断方法

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滚动轴承的精准故障诊断能够确保其工作性能,避免突发故障导致设备失效停工而影响工业生产进度.深度学习有其处理数据的优越性,数据融合能很好的结合不同算例从而得出全面且准确的分析决策,为此,提出一种基于数据融合的故障诊断方法,通过卷积神经网络和长短时记忆网络分别训练诊断模型,之后通过D-S证据理论融合两次训练的结果,综合得出诊断结果.通过CRWU数据进行实验验证,结果显示该方法的诊断准确率高达99.67％,证明其有用性.

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来源
《黑龙江科技信息》 |2021年第3期|86-87|共2页
作者
李凤娟; 彭成; 蒋金元;
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作者单位

湖南工业大学湖南株洲 412007;

湖南工业大学湖南株洲 412007;

湖南工业大学湖南株洲 412007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序控制机床、数控机床及其加工;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; CNN; LSTM; D-S证据理论;

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