【摘 要】
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随着大数据时代的到来与人工智能的发展,故障诊断也朝着智能化方向发展。针对滚动轴承的故障诊断,提出基于短时倒频谱变换与卷积神经网络的故障诊断方法。首先,对实验采集到的滚动轴承原始信号进行短时倒频谱变换,得到二维的倒频谱,按照故障尺寸划分为不同标签的训练集和测试集,且每组数据集包含3种转速;然后,采用正交实验选取卷积神经网络最优训练参数,建立卷积神经网络模型对训练集进行训练;最后,利用训练好的卷积神经网络对测试集进行测试。结果表明,短时倒频谱变换作为卷积神经网络的输入,能够保留原始信号特征信息并预提取故障特征
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,舍弗勒贸易（上海）有限公司
【基金项目】
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上海市自然科学基金项目(20ZR1422600),上海市地方能力建设项目(19030501100)。
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随着大数据时代的到来与人工智能的发展,故障诊断也朝着智能化方向发展。针对滚动轴承的故障诊断,提出基于短时倒频谱变换与卷积神经网络的故障诊断方法。首先,对实验采集到的滚动轴承原始信号进行短时倒频谱变换,得到二维的倒频谱,按照故障尺寸划分为不同标签的训练集和测试集,且每组数据集包含3种转速;然后,采用正交实验选取卷积神经网络最优训练参数,建立卷积神经网络模型对训练集进行训练;最后,利用训练好的卷积神经网络对测试集进行测试。结果表明,短时倒频谱变换作为卷积神经网络的输入,能够保留原始信号特征信息并预提取故障特征
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