基于1DCNN的滚动轴承故障诊断方法

论文摘要

针对传统故障诊断方法在轴承故障诊断中的局限性,提出了基于一维卷积神经网络(1DCNN)的智能故障诊断方法。研究构造出一个1DCNN网络结构,该结构以轴承振动信号作为输入,实现了"端到端"的智能诊断。利用该网络结构对仿真信号和实测信号都实现了很好的分类效果。

论文目录

• 引言
• 1 故障诊断研究现状
• 2 诊断模型的提出
• 3 基于仿真信号的性能分析
•   3.1 仿真信号的构造
•   3.2 卷积核及其工作机理分析
• 4 基于1DCNN的轴承故障诊断
•   4.1 实验设备及数据采集
•   4.2 实测信号的卷积结果分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王洋洋,唐建,代菊英,黄叔展

关键词: 滚动轴承,故障诊断

来源: 机械管理开发 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 陆军工程大学

分类号: TP183;TH133.33

DOI: 10.16525/j.cnki.cn14-1134/th.2019.10.058

页码: 141-144+159

总页数: 5

文件大小: 916K

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