基于全矢1D-CNN的轴承故障诊断研究

摘要：

主要研究了卷积神经网络(CNN)和轴承故障诊断领域中的特征相结合,提出了全矢1D-CNN轴承故障方法,不但对于原故障信号数据集进行了数据增强,而且使用深度拟合器对于数据集特征深度提取.经过试验验证了全矢1D-CNN在轴承故障识别中不但可以取得较高的准确率,而且鲁棒性也符合特征提取的要求.

关键词：全矢谱、1D-CNN、特征提取

分类号：TH133.3

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-24