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基于二维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法
文献摘要：
为了实现滚动轴承变工况运行下仍能进行有效的故障诊断,提出了一种基于二维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法.该方法将原始信号以及运行载荷这一工况变量作为输入信号,无需人工提取特征向量,减少特征提取过程中的损失,实现端到端检测,并将该方法与传统卷积神经网络模型进行了实验对比.结果 表明,相较于传统卷积神经网络,该方法在故障的识别准确率和诊断的实时性上都有很大程度的提升.
文献关键词：
二维卷积;神经网络;变工况;故障诊断;端到端检测
中图分类号：
作者姓名：
潘成龙;应雨龙
作者机构：
上海电力大学能源与机械工程学院,上海200090
文献出处：
引用格式：
[1]潘成龙;应雨龙-.基于二维卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法)[J].上海电力大学学报,2022(01):29-34
A类：
B类：
二维卷积神经网络,滚动轴承,承变,变工况故障诊断,故障诊断方法,变工况运行,提取特征,特征向量,端到端检测,卷积神经网络模型,实验对比,识别准确率
AB值：
0.206849
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