【摘 要】
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针对基于实数卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法对振动信号幅相信息利用不充分的问题,提出一种基于复数卷积神经网络的故障诊断模型。该模型以一维振动信号经连续小波变换
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51975487)
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针对基于实数卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法对振动信号幅相信息利用不充分的问题,提出一种基于复数卷积神经网络的故障诊断模型。该模型以一维振动信号经连续小波变换得到的时频复数矩阵为输入,通过复数卷积神经网络独有的复数卷积方式提取和融合信号的幅值和相位特征,并通过全连接层和Softmax实现故障诊断结果输出。结果表明:采用复数卷积神经网络模型的故障诊断方法具有更强的抗噪声鲁棒性,在添加信号噪声的不同转速工况之间能保持更好的泛化性能,可提高滚动轴承故障诊断的准确率。
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