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頻域特征提取聯(lián)合雙流CNN的軸承故障診斷方法

噪聲與振動(dòng)控制 頁(yè)數(shù): 8 2024-08-09
摘要: 針對(duì)傳統(tǒng)方法提取到的軸承各類故障特征混雜,部分類別故障不易區(qū)分的問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的故障診斷模型。首先將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域,為減少低頻微弱信號(hào)的干擾,過(guò)濾頻域信號(hào),設(shè)定濾波器通帶和阻帶衰減值以保證信號(hào)不失真,進(jìn)而確定頻率帶寬,在該帶寬值下求得信號(hào)振幅占比最大值的范圍,同時(shí)以正常信號(hào)振幅平均值作為高頻... (共8頁(yè))

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