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基于Inception v3的印刷设备轴承故障智能诊断方法研究
文献摘要：
目的 轴承作为印刷设备中的旋转核心元件,其运行状态对印刷设备的健康监测作用较大.通过融合小波时频处理与Inception v3模型的优势,提出一种用于印刷设备轴承故障智能诊断方法.方法 利用Morlet小波对采集到的印刷设备轴承原始振动信号进行处理,得到对应的二维时频图像,从时域和频域两方面对轴承故障进行表征;将时频图像作为Inception v3模型的输入,利用其模型的稀疏特性,快速从时频图像中自动学习故障特征,并对其模型参数进行调整;最后,利用训练好的模型实现印刷设备轴承故障诊断.结果 利用印刷设备轴承实验平台对提出方法的有效性进行了验证,实验结果表明该方法的平均诊断精度可达92.53％.结论 与传统智能诊断方法相比,所提方法在诊断精度与稳定性方面均具有一定的优势,可实现高精度印刷设备轴承故障诊断.
文献关键词：
Morlet小波;Inception v3模型;轴承;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
胡兵兵;唐嘉辉;武吉梅
作者机构：
西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院,西安 710048;西安理工大学 机械与精密仪器工程学院,西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]胡兵兵;唐嘉辉;武吉梅-.基于Inception v3的印刷设备轴承故障智能诊断方法研究)[J].包装工程,2022(13):189-195
A类：
B类：
Inception,v3,印刷设备,故障智能诊断,智能诊断方法,健康监测,Morlet,振动信号,二维时频图像,频域,稀疏特性,自动学习,故障特征,练好,模型实现,轴承故障诊断,用印,实验平台
AB值：
0.208769
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