【摘 要】
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为了减小故障特征提取对信号处理方法和人工经验的依赖性、降低诊断模型的计算复杂度、有效提高诊断精度,本文提出了一种卷积神经网络(CNN)与核极限学习机(KELM)相结合的滚动
【基金项目】
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国家自然科学基金(51975324),湖北省重点实验室开放基金(2020KJX02),宜昌市应用基础研究项目(A19-302-08)
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为了减小故障特征提取对信号处理方法和人工经验的依赖性、降低诊断模型的计算复杂度、有效提高诊断精度,本文提出了一种卷积神经网络(CNN)与核极限学习机(KELM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,直接将不同故障模式下的滚动轴承原始振动信号进行分段处理,用以构建训练集、验证集和测试集。其次,利用CNN卷积运算提取特征,通过池化运算提炼简化特征。最后,将提取后的特征用来训练KELM,并采用遗传粒子群(GAPSO)算法对KELM的惩罚系数C与核参数σ进行优化设置,得到故障诊断模型。为评估方法有效性,采用同工况和
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