【摘 要】
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针对传统轴承故障诊断方法泛化能力差,提出了一种基于时频图和卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,构造时频图;然后,将训练信号的时
【机 构】
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南昌航空大学图像处理与模式识别省重点实验室,中航通飞研究院有限公司
【基金项目】
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航空科学基金（2016ZD56008）
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针对传统轴承故障诊断方法泛化能力差,提出了一种基于时频图和卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,构造时频图;然后,将训练信号的时频图作为卷积神经网络的输入,训练网络模型;最后,将测试信号的时频图输入网络模型,实现对滚动轴承的故障状态识别。通过美国凯斯西储大学的开放数据集进行多组验证实验,结果表明该方法能够有效的判断轴承是否存在故障,并且能够识别故障类型,准确率可以达到97.63%以上。
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