【摘 要】
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针对滚动轴承故障,提出了一种多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法。采集滚动轴承在不同状态下的振动信号,利用短时傅里叶变换得到二维时频谱图。基于二维时频谱图的数据结构设计得到二维卷积神经网络、一维时域卷积神经网络、一维频域卷积神经网络,利用这三个卷积神经网络的输出结果构建全连接神经网络进行融合。利用引导聚集集成学习方法训练这一神经网络融合模型,将测试信号输入训练后的神经网络融合模型,实现对滚动轴承故障的智能识别。基于滚动轴承故障试验数据集进行验证,结果表明所提出的多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法
【机 构】
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上海电气集团股份有限公司中央研究院
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针对滚动轴承故障,提出了一种多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法。采集滚动轴承在不同状态下的振动信号,利用短时傅里叶变换得到二维时频谱图。基于二维时频谱图的数据结构设计得到二维卷积神经网络、一维时域卷积神经网络、一维频域卷积神经网络,利用这三个卷积神经网络的输出结果构建全连接神经网络进行融合。利用引导聚集集成学习方法训练这一神经网络融合模型,将测试信号输入训练后的神经网络融合模型,实现对滚动轴承故障的智能识别。基于滚动轴承故障试验数据集进行验证,结果表明所提出的多卷积神经网络融合的滚动轴承故障识别方法
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