時(shí)間特征與空間特征融合的輕量網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

摘要： 為了解決多傳感器數(shù)據(jù)間存在信息交叉、特征重復(fù)，導(dǎo)致模型訓(xùn)練精度低的問題，對(duì)滾動(dòng)軸承在聲輻射信號(hào)下的故障診斷進(jìn)行了研究，提出了一種時(shí)間特征與空間特征融合的輕量網(wǎng)絡(luò)故障診斷(SF-TFNet)方法。首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取了原始軸承聲陣列信號(hào)的空間特征(SFs),使用長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)提取了聲陣列信號(hào)中的時(shí)域特征(TFs),并對(duì)提取的SFs和TFs進(jìn)行了特征融合，生成了新... （共10頁）