基于分支卷积神经网络的托辊轴承故障分级诊断研究

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在对矿山机械装备中使用的轴承进行故障诊断时,易受噪声干扰及多变工况的影响,同时也难以适应不同诊断任务,针对这一系列问题,提出了一种基于分支卷积神经网络(B-CNN)的托辊轴承故障分级诊断方法。首先,根据具体的诊断任务故障的层级结构进行了划分,采用多层标签表示健康状态、故障类型和损伤程度;通过交替卷积和池化层,构建了一维卷积神经网络(1DCNN)特征提取块;然后,将层级结构和特征提取块融合,设计出了一种基于分支一维卷积神经网络(B-1DCNN)的轴承故障分级诊断模型;最后,使用美国凯斯西储大学轴承数据和自建的带式输送机托辊故障模拟实验台数据,对托辊轴承故障进行了模拟实验,对该方法在噪声干扰和多变工况下的诊断性能进行了验证。研究结果表明:该方法成功实现了对托辊轴承故障从粗到精的分级诊断,对噪声干扰和变工况具有较好的鲁棒性,且与支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)模型相比,该方法的故障诊断性能更好。
其他文献
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目的:GABA是一种广泛分布于视网膜的主要抑制性神经递质。迄今为止,在视网膜中,神经节细胞(RGCs)被认为是视网膜中唯一投射到视觉皮层的神经元。然而,GABAergic RGCs的分布、形态、投射和功能仍然未知。在这项研究中,利用GABAergic神经元特异性表达的cre工具鼠,结合新型病毒示踪工具,研究视网膜GABAergic RGCs神经环路的网络结构和功能,揭示GABAergic RGCs
背景:结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是常见的恶性肿瘤之一。最新数据显示,每年全球约有86万患者因结直肠癌死亡,位居肿瘤相关死亡第二位。结直肠癌患者早期无明显体征,导致诊断率低及大多数患者发现时即为中晚期,失去最佳治疗时机。经过系统性治疗的结直肠癌患者,约有50%最终会发生转移,导致治疗失败和生存率低。因此,针对结直肠癌侵袭转移机制的研究,可以实现早期预警和有针对性的治疗,提
热电材料是一种可以实现热、电能相互转化的功能材料,而且直接转化不需要复杂的工程系统,其中的热能可以来自太阳光、地热、核能等各种最新型能源释放出的热量,是现在具有较大发展潜力的能源材料之一。热电性能主要由无量纲的热电优值ZT得以体现,ZT值的大小决定着热电器件的转化效率。目前商用的热电材料ZT值一直徘徊在1.0上下,其转化效率很难超过20%,这样就约束了热电材料的大规模应用。尽管如此,近年来越来越多
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