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多属性卷积神经网络及其在轴承故障诊断中的应用
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| 现有轴承故障诊断方法存在不足：传统方法数学计算复杂，诊断效果不佳，且一般只诊断故障位置，难以诊断载荷及故障大小。现有的利用卷积神经网络的方法，使用传统卷积神经网络，一个网络只能输出一个属性，不能同时诊断多个属性，为了同时诊断故障位置、故障大小及载荷，首次提出了一种多属性卷积神经网络，并应用于轴承故障诊断，直接利用一维振动信号对多属性卷积神经网络进行训练。优势在于克服了传统方法的缺点：能获得故障属性任意组合的诊断结果，网络参数更少，方法简洁，泛化能力强，准确率高。采用西储大学的轴承数据，进行了一系列测试，表明本文方法能准确地诊断轴承故障的多个属性，准确率高，同时有很好的泛化能力。 |
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From:
单建华
DOI：10.12074/201801.00001
Cite as:
chinaXiv:201801.00001
(or this versionchinaXiv:201801.00001V1)
Recommended references：
单建华,吕钦,张神林,郑近德,王孝义.(2017).多属性卷积神经网络及其在轴承故障诊断中的应用.[ChinaXiv:201801.00001] (Click&Copy)
| Version History | ||||
|---|---|---|---|---|
| [V1] | 2017-12-26 10:10:14 | chinaXiv:201801.00001V1 | Download | |
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