【摘 要】
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针对滚动轴承故障样本不完备问题,提出一种基于改进的LeNet-5模型的卷积神经网络故障诊断方法。该方法将包含多种转速的滚动轴承振动原始时域信号以二维灰度图形式作为模型输入,根据信号特点确定输入尺寸,通过卷积操作自适应提取特征,引入批归一化操作提高模型泛化能力,再用softmax分类器实现故障分类识别,最后采用t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)直观的展示该方法的特征提取效果。开展滚动轴承多故障实验,分析模型优化的合理性和有效性。实验结果表明,通过对四种转速下的滚动轴承故障数据进行训练和识别,该方法能在有限转
【机 构】
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浙江大学机械工程学院流体动力与机电系统国家重点实验,华电电力科学研究院有限公司,杭州汽轮动力集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1809219),浙江省重点研发计划(2020C01088)。
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针对滚动轴承故障样本不完备问题,提出一种基于改进的LeNet-5模型的卷积神经网络故障诊断方法。该方法将包含多种转速的滚动轴承振动原始时域信号以二维灰度图形式作为模型输入,根据信号特点确定输入尺寸,通过卷积操作自适应提取特征,引入批归一化操作提高模型泛化能力,再用softmax分类器实现故障分类识别,最后采用t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)直观的展示该方法的特征提取效果。开展滚动轴承多故障实验,分析模型优化的合理性和有效性。实验结果表明,通过对四种转速下的滚动轴承故障数据进行训练和识别,该方法能在有限转
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