【摘 要】
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针对轴承故障在实际环境中存在负载变化导致故障难以诊断的问题,提出一种基于一维卷积神经网络的变负载适应轴承故障诊断模型,卷积结构使用小卷积核卷积层堆叠的形式,训练时
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1933123)
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针对轴承故障在实际环境中存在负载变化导致故障难以诊断的问题,提出一种基于一维卷积神经网络的变负载适应轴承故障诊断模型,卷积结构使用小卷积核卷积层堆叠的形式,训练时对输入层进行均匀分布失活率的随机失活,以提高网络的变负载适应能力,且采用全局平均池化降低模型计算量和减轻过拟合程度;在实验验证阶段,提出以两种近邻负载条件的轴承数据构成变负载数据集,充分验证轴承故障诊断的变负载适应性。实验结果表明:本文模型在各测试集均能达到96%以上的准确率且平均准确率达到98.36%,能够在变负载环境下实现准确、稳定的轴承故障
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