一种基于深度学习的电机轴承故障诊断方法

王春雷; 路小娟

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cqvip:针对电机轴承故障信号通常呈现出非线性和不稳定性这一缺点,利用短时傅里叶变换将振动信号转换成二维时频图作为输入训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络的自学习能力学习电机轴承故障类型与故障特征之间的深层联系.仿真实验结果表明,相比较其他方法,该方法具有更高的诊断准确率,能够更有效地识别电机轴承故障.

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来源
《兰州交通大学学报》 |2020年第2期|43-50|共8页
作者
王春雷; 路小娟;
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作者单位

兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州 730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械传动机构;人工智能理论;
关键词
故障诊断; 卷积神经网络; 短时傅里叶变换; 时频图;

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