【摘 要】
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为了有效地识别旋转机械的早期故障,采用一种多通道输入连续卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)早期故障诊断模型。模型将来自多个传感器采集不同方向、位置的原始数据直接输入到改进的CNN模型中进行训练。利用改进的CNN从新的原始故障数据中提取特征,将提取的稀疏代表特征向量输入到SVM中进行故障分类。将所提方法应用于齿轮箱多通道振动信号监测数据的诊断。与改进CNN和主成分分析—支持向量机(PCA-SVM)方法对比分析,所提方法的准确率为99.94%。结果表明:多通道输入CNN-SVM模型诊断精度更高,检测速度
【机 构】
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上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61304186)。
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为了有效地识别旋转机械的早期故障,采用一种多通道输入连续卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)早期故障诊断模型。模型将来自多个传感器采集不同方向、位置的原始数据直接输入到改进的CNN模型中进行训练。利用改进的CNN从新的原始故障数据中提取特征,将提取的稀疏代表特征向量输入到SVM中进行故障分类。将所提方法应用于齿轮箱多通道振动信号监测数据的诊断。与改进CNN和主成分分析—支持向量机(PCA-SVM)方法对比分析,所提方法的准确率为99.94%。结果表明:多通道输入CNN-SVM模型诊断精度更高,检测速度
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