基于WT-CNN深度学习的轴承故障识别

摘要：

针对传统轴承故障识别方法的识别率低以及人工干涉等问题.提出了一种基于时频图和深度神经网络(WT-CNN)轴承故障类别的自动识别方法.首先采用连续小波变换(CWT)将原始信号转为时频图,然后将其输入VGG-16神经网络模型中的卷积网络层(CNN)进行特征自动提取,并使用softmax层完成识别.实验结果表明,该方法可以准确地识别轴承故障类别,其准确率达到100％.因此与其他神经网络和传统机器学习方法相比,WT-CNN神经网络模型能有效对轴承故障类别完成识别任务.

关键词：轴承故障;时频图;小波变换;深度神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TH165+.3

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：115-117