基于深度CNN和ELM的滚动轴承故障诊断研究

摘要：

提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法.该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器:通过卷积层和池化层提取低阶特征,然后在全连接层合成高层次特征.第二阶段将第一阶段自适应提取出来的特征通过极限学习机进行轴承故障类别的准确快速分类,实现了自适应“端到端”的故障诊断.实验结果表明,该方法能有效的识别故障类别,缩短了训练时间,并具有良好的鲁棒性和实时性.

关键词：深度卷积神经网络、极限学习机、滚动轴承、故障诊断、实时性

所属期刊栏目：41

分类号：TH133.33

资助基金：贵州省公共大数据重点实验室开放基金项目;贵州省科技计划项目;贵州省科技计划项目

在线出版日期：2020-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：154-158