【摘 要】
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一维卷积神经网络可适用于振动等一维信号的识别与分类,但将其直接应用于机械故障诊断时小样本训练条件下的识别准确率与识别速度是其亟需解决的问题。针对上述问题,提出一种
【机 构】
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北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室,北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室
【基金项目】
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博士后创新人才支持计划(BX20180031),NSFC-辽宁联合基金(U1708257),中央高校基本科研业务费专项资金资助(JD1913)。
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一维卷积神经网络可适用于振动等一维信号的识别与分类,但将其直接应用于机械故障诊断时小样本训练条件下的识别准确率与识别速度是其亟需解决的问题。针对上述问题,提出一种基于补偿距离评估和一维卷积神经网络的离心泵故障快速智能识别方法。基于离心泵振动分析与故障诊断理论,通过提取时域、频域、能量及熵特征来构造混合域全特征集,充分挖掘训练样本中的故障信息,提高单个训练样本的利用率,使故障识别模型具备小样本训练的能力;通过补偿距离评估方法对全特征集进行降维优化,在有效保留故障特征信息的同时显著降低特征维度,使特征构造及故
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