节点文献

基于全矢1D-CNN的轴承故障诊断研究

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 谢远东雷文平韩捷

【机构】 郑州大学

【摘要】 主要研究了卷积神经网络(CNN)和轴承故障诊断领域中的特征相结合,提出了全矢1D-CNN轴承故障方法,不但对于原故障信号数据集进行了数据增强,而且使用深度拟合器对于数据集特征深度提取。经过试验验证了全矢1D-CNN在轴承故障识别中不但可以取得较高的准确率,而且鲁棒性也符合特征提取的要求。

【关键词】 全矢谱1D-CNN特征提取
  • 【文献出处】 设备管理与维修 ,Plant Maintenance Engineering , 编辑部邮箱 ,2019年15期
  • 【分类号】TH133.3
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】214
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络