【摘 要】
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针对滚动轴承性能退化状态的识别问题,提出了基于一维卷积神经网络的故障诊断方法。以轴承原始振动信号为输入,利用一维卷积神经网络自适应学习特征和分类的能力,实现由数据
【机 构】
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中国矿业大学化工学院,宁夏煤业洗选中心
【基金项目】
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中国矿业大学未来杰出人才助力计划(2020WLJCRCZL015),江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX20_2047),宁夏煤业科技创新项目洗煤厂动设备状态监测与故障诊断关键技术研究(宁煤技术类〔2021〕2号)
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针对滚动轴承性能退化状态的识别问题,提出了基于一维卷积神经网络的故障诊断方法。以轴承原始振动信号为输入,利用一维卷积神经网络自适应学习特征和分类的能力,实现由数据到识别结果的“端到端”诊断,避免了人为因素的干扰。通过凯斯西储大学不同故障尺寸的滚动轴承故障数据(模拟不同故障程度)加以验证,所建立python-Keras深度学习模型的诊断正确率达到98.2%。用辛辛那提大学滚动轴承全寿命周期数据对退化全过程进行诊断,根据轴承原始信号时域指标变化将全周期分为正常、轻微退化、中度退化、严重退化和失效5种程度,通过
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