【摘 要】
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滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大,但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题.因此,本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短
【基金项目】
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国家自然科学基金(71840003),上海理工大学科技发展基金(2018KJFZ043)
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滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大,但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题.因此,本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)集成的滚动轴承故障诊断方法 (1D-CNN-LSTM).首先,利用改进的1D-CNN-LSTM模型对滚动轴承6种不同的工作状态进行了分类识别实验,实验结果表明提出的分类模型能够以较快的速度识别出滚动轴承的不同状态,平均识别准确率达99.83%;其次,将提出的模型与部分传统算法模型进行对比实验,结果表明所提方法在测试精
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