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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
耿志强
陈威
+1 位作者
马波
韩永明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的...
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好.
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关键词
卷积神经网络(CNN)
连续小波
自适应激活函数
轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
耿志强
陈威
马波
韩永明
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
智能过程系统工程教育部工程研究中心
北京化工大学机电
工程
学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2069-2075,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62373035,62273025).
文摘
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好.
关键词
卷积神经网络(CNN)
连续小波
自适应激活函数
轴承
故障诊断
Keywords
convolutional neural network(CNN)
continuous wavelet
adaptive activation function
bearing
fault diagnosis
分类号
TH [机械工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法
耿志强
陈威
马波
韩永明
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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