基于WT-CNN深度学习的轴承故障识别

杨广; 喻柄睿; 杨志慧; 陈代俊; 刘世林

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基于WT-CNN深度学习的轴承故障识别

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针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题。提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法。首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别。实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100%。因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务。

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来源
《价值工程》 |2022年第2期|115-117|共3页
作者
杨广; 喻柄睿; 杨志慧; 陈代俊; 刘世林;
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作者单位

重庆交通大学机电与车辆工程学院;

重庆400074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
轴承故障; 时频图; 小波变换; 深度神经网络;

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