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针对滚动轴承监测数据量大、特征提取困难、故障诊断准确率低等问题,提出应用LSTM-BP组合神经网络,实现滚动轴承状态的自动识别,准确率可达到99.20%,且具有较高的泛化能力。
基于组合神经网络的滚动轴承状态识别方法
【摘 要】
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针对滚动轴承监测数据量大、特征提取困难、故障诊断准确率低等问题,提出应用LSTM-BP组合神经网络,实现滚动轴承状态的自动识别,准确率可达到99.20%,且具有较高的泛化能力。
【机 构】
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北京中油瑞飞信息技术有限责任公司,国家工业信息安全发展研究中心
【出 处】
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设备管理与维修
【发表日期】
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2019年17期
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