【摘 要】
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轴承故障诊断非常依赖故障特征的提取,为了实现基于原始数据的更加直接的故障诊断,提出一种基于稠密卷积网络的轴承故障诊断方法。该方法首先将原始一维数据规范化,再输入到
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872004)
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轴承故障诊断非常依赖故障特征的提取,为了实现基于原始数据的更加直接的故障诊断,提出一种基于稠密卷积网络的轴承故障诊断方法。该方法首先将原始一维数据规范化,再输入到稠密块网络并结合softmax分类层来自适应学习轴承振动信号的有效特征,进而实现分类。实验中运用西储大学所提供的轴承故障数据库测试了网络的有效性,并且与其他常用轴承故障诊断网络进行对比。研究结果表明所提网络对基于轴承振动数据的故障类型识别准确率明显优于其它网络,特别是针对混入一定噪声的故障数据,仍然可以达到较高的诊断精度,因此有不错的抗噪声性能。
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