【摘 要】
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针对工业生产中轴承故障发生率高、危害大、不易察觉等问题,本文提出一种由改进的感知器、动态路由算法和随机优化算法集成的多级神经网络故障诊断模型。首先,通过随机等间隔
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61863012,No.61263010,No.60904049),江西省科技厅项目(No.20181BBE50020,No.20161BBE50082,No.20161BAB202067)
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针对工业生产中轴承故障发生率高、危害大、不易察觉等问题,本文提出一种由改进的感知器、动态路由算法和随机优化算法集成的多级神经网络故障诊断模型。首先,通过随机等间隔无重复采样的方式对轴承振动信号数据库扩充,并根据故障类型做好对应标签;然后,通过改进的多层感知器提取故障特征,并由动态路由算法对所提取特征进行预测分类,进而由损失函数得出分类误差,并在误差反向传播中由自适应学习速率算法筛选学习速率以及由随机优化算法(Adam)更新权值以优化网络模型;最后,进行轴承故障分类的数值仿真实验,结果表明本文故障诊断模型能实现高精度轴承故障诊断与分类。
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