【摘 要】
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为了克服卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)轴承故障诊断方法特征提取过程困难以及难以捕获时间序列数据之间的长期依赖关系的问题,提出一种改进的卷积-长短时
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2019GY-086),西安邮电大学研究生创新基金项目(CXJJLI2018020)
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为了克服卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)轴承故障诊断方法特征提取过程困难以及难以捕获时间序列数据之间的长期依赖关系的问题,提出一种改进的卷积-长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long and Short Term Memory,CNN-LSTM)滚动轴承故障诊断方法。将二维轴承加速度振动信号输入CNN提取局部特征,再将轴承特征信息加载到LSTM长期记忆单元中,引入遗忘机制提取时序数据的全局特征。利用轴承振动信号的局部
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