【摘 要】
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目的 轴承作为印刷设备中的旋转核心元件，其运行状态对印刷设备的健康监测作用较大。通过融合小波时频处理与Inceptionv3模型的优势，提出一种用于印刷设备轴承故障智能诊断方法。方法：利用Morlet小波对采集到的印刷设备轴承原始振动信号进行处理，得到对应的二维时频图像，从时域与频域两方面对轴承故障进行表征；将时频图像作为Inceptionv3模型的输入，利用其模型的稀疏特性，快速从时频图像中自动
【机 构】
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西安理工大学印刷包装与数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51705420，52075435）； 陕西省自然科学基础研究计划（2020JQ-630，20JY054）； 西安理工大学博士学位论文创新基金资助项目（252072105）；
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目的 轴承作为印刷设备中的旋转核心元件，其运行状态对印刷设备的健康监测作用较大。通过融合小波时频处理与Inceptionv3模型的优势，提出一种用于印刷设备轴承故障智能诊断方法。方法：利用Morlet小波对采集到的印刷设备轴承原始振动信号进行处理，得到对应的二维时频图像，从时域与频域两方面对轴承故障进行表征；将时频图像作为Inceptionv3模型的输入，利用其模型的稀疏特性，快速从时频图像中自动学习故障特征并对其模型参数进行调整；最后，利用训练好的模型实现印刷设备轴承故障诊断。结果 利用印刷设备轴承实验平台对提出方法的有效性进行了验证，实验结果表明该方法的平均诊断精度可达92.53%。结论 与传统智能诊断方法相比，所提方法在诊断精度与稳定性方面均具有一定的优势，可实现高精度印刷设备轴承故障诊断。
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