基于多源异构传感器的深度神经网络行星减速器故障诊断研究

摘要：

常规行星减速器故障诊断方法多依赖于单个或复数振动传感器采集振动信号进行分析,而军事应用环境极其复杂,而现有方法的准确性、鲁棒性存在局限.针对该问题,提出了一种基于多源异构传感器的深度神经网络故障诊断方法,不仅能更全面地反映故障的类型,还可适应多种复杂工况条件.通过实验平台对该方法进行了验证,表明其诊断精度平均提高了5％.

关键词：多源异构传感器、行星减速器、故障诊断、深度卷积神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金项目2018CFB14;湖北省教育厅基金项目B2017505;温州市科技资助项目LYG20160020

在线出版日期：2019-03-20（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：192-195