ResNet-CNN模型在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障诊断对于确保旋转机械设备的安全运行至关重要。基于凯斯西储大学轴承数据中心提供的开源数据集,将ResNet的CNN模型用于诊断正常轴承以及内圈、外圈和滚动体分别有故障的轴承的故障状态,并与另外两种机器学习模型随机森林和CNN进行对比。研究结果表明,ResNet-CNN模型在准确率和召回率等关键性能指标上均优于另外两种方法,证明其在轴承故障诊断中的有效性和优越性。