【摘 要】
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针对传统方法在机械故障诊断时存在特征提取困难、分类器训练复杂等问题,提出了一种基于S变换和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将轴承的原始数据经过S变换得到时频图,再通过CNN进行二次特征提取。然后,通过分类器对故障进行分类,并对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明,相比长短时记忆网络、CNN和支持向量机,该方法的诊断准确率更高且稳定性也较好。
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
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针对传统方法在机械故障诊断时存在特征提取困难、分类器训练复杂等问题,提出了一种基于S变换和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将轴承的原始数据经过S变换得到时频图,再通过CNN进行二次特征提取。然后,通过分类器对故障进行分类,并对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明,相比长短时记忆网络、CNN和支持向量机,该方法的诊断准确率更高且稳定性也较好。
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