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Nadam算法优化卷积神经网络的滚动轴承多故障耦合诊断
1
作者
唐蒙
张义民
张凯
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第3期23-26,39,共5页
针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利...
针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利用Nadam算法提高所建立网络模型的收敛速度和学习质量,利用新的网络模型实现滚动轴承故障诊断。为验证提出方法的有效性,通过对BL2060实验平台上变载荷、变转速的19类多故障耦合的实验数据集进行实验分析,并与目前常用网络模型进行对比,结果表明该模型对多故障耦合的轴承故障分类可达到100%的准确率,优于其他网络模型。该方法的诊断准确率高,收敛速度快,适用于多故障类型耦合的滚动轴承的故障诊断。
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关键词
滚动轴承
多故障耦合
卷积神经网络
nadam
算法
变载荷
变转速
故障诊断
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职称材料
题名
Nadam算法优化卷积神经网络的滚动轴承多故障耦合诊断
1
作者
唐蒙
张义民
张凯
机构
沈阳化工大学装备可靠性研究所
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第3期23-26,39,共5页
基金
大型重载滚动轴承的可靠性和寿命预测的理论与方法研究.NSFC-辽宁联合基金(批准号:U1708254)
国家重点研发计划的重点专项(2019YFB2004400)
辽宁省教育厅项目(批准号:LJKZ0462)。
文摘
针对滚动轴承在变载荷,变转速环境和多故障耦合工况下,传统故障诊断方法存在诊断准确率低,泛化能力差的问题,提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构,进一步加强网络对特征的表达能力。利用Nadam算法提高所建立网络模型的收敛速度和学习质量,利用新的网络模型实现滚动轴承故障诊断。为验证提出方法的有效性,通过对BL2060实验平台上变载荷、变转速的19类多故障耦合的实验数据集进行实验分析,并与目前常用网络模型进行对比,结果表明该模型对多故障耦合的轴承故障分类可达到100%的准确率,优于其他网络模型。该方法的诊断准确率高,收敛速度快,适用于多故障类型耦合的滚动轴承的故障诊断。
关键词
滚动轴承
多故障耦合
卷积神经网络
nadam
算法
变载荷
变转速
故障诊断
Keywords
Rolling Bearing
Multi Fault Coupling
Convolutional Neural Network
nadam algorithm
Variable Load
Variable Speed
Fault Diagnosis
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Nadam算法优化卷积神经网络的滚动轴承多故障耦合诊断
唐蒙
张义民
张凯
《机械设计与制造》
北大核心
2025
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