基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断研究

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为提高滚动轴承故障识别准确率,同时避免繁琐的频谱分析,提出基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断模型.在实验室中采集滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障4种工况下的振动信号,利用EMD对振动信号进行分解并提取累积贡献90%的分量;基于重叠采样原理,利用格拉姆算法将选择的EMD分量和原始振动信号处理为二维图片,并构建训练集、校验集和测试集;利用GoogLeNet模型对训练集进行特征学习,并将训练后的GoogLeNet模型用于测试轴承故障样本.结果表明:在GAF构建的数据集下,GoogLeNet模型能够使得轴承故障样本被较好地识别.
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为提升车床的静动态特性,提出一种新的筋板设计方法.该方法结合了拓扑优化以及尺寸优化,以变密度拓扑优化方法为基础,构建工作台模型;按照建立的优化模型,对筋板结构、布局进行全面规划设计;对新设计结构进行仿真和试验.结果表明:工作台底座的1阶固有频率提高了7.59%,质量减少了8.73%;前3阶固有频率增加了约8%,验证了该筋板设计方法的有效性.
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