基于深度学习的船舶滚动轴承状态监测技术研究

余培文; 张杜清

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基于深度学习的船舶滚动轴承状态监测技术研究

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滚动轴承作为一种关键零件已被广泛应用于船舶的减速齿轮箱、船用泵、空压机、小型马达等重要设备中,因此,对船用滚动轴承开展状态监测技术研究对保证船舶可靠性、安全性具有重要意义。随着传感器的微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化和网络化,各类传感器(如光敏、声敏、气敏、压敏、温敏、磁敏等传感器)被普遍应用于船舶设备的监测中,采集大量的设备健康状态数据。本文对轴承状态数据进行分析,通过深度神经网络自动学习滚动轴承监测数据中的故障特征,研究数据驱动下船用滚动轴承的状态监测关键技术。

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来源
《珠江水运》 |2022年第12期|84-87|共4页
作者
余培文; 张杜清;
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作者单位

广东海洋大学海运学院;

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正文语种 chi
中图分类自动化技术及设备;
关键词
深度神经网络; 滚动轴承; 状态监测;

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