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基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断
被引量:
1
1
作者
刘昕宇
姜长泓
+1 位作者
王其铭
张同晖
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第2期178-182,共5页
针对传统滚动轴承故障诊断方法准确率偏低和故障特征难以提取的问题,提出了一种基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断方法。将经去噪处理后的滚动轴承振动信号转化为SDP图像,并输入到MobilenetV2网络中自适应地提取故障特征和分...
针对传统滚动轴承故障诊断方法准确率偏低和故障特征难以提取的问题,提出了一种基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断方法。将经去噪处理后的滚动轴承振动信号转化为SDP图像,并输入到MobilenetV2网络中自适应地提取故障特征和分类,诊断出具体的故障类型。试验表明,在适量的训练样本下,所提方法的诊断准确率能达到98.2%。相比于其它传统深度学习方法,所提方法在诊断正确率和稳定性方面具有一定优势。在原始轴承振动信号中加入5 dB的高斯白噪声后,故障识别准确率仍能达到94.4%,证明了所提出诊断方法具有一定的抗噪性能和泛化能力。
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关键词
故障特征
SDP图像
滚动轴承
故障诊断
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职称材料
题名
基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断
被引量:
1
1
作者
刘昕宇
姜长泓
王其铭
张同晖
机构
长春工业大学电气与电子工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023年第2期178-182,共5页
基金
吉林省科技发展计划项目(20220203041SF)。
文摘
针对传统滚动轴承故障诊断方法准确率偏低和故障特征难以提取的问题,提出了一种基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断方法。将经去噪处理后的滚动轴承振动信号转化为SDP图像,并输入到MobilenetV2网络中自适应地提取故障特征和分类,诊断出具体的故障类型。试验表明,在适量的训练样本下,所提方法的诊断准确率能达到98.2%。相比于其它传统深度学习方法,所提方法在诊断正确率和稳定性方面具有一定优势。在原始轴承振动信号中加入5 dB的高斯白噪声后,故障识别准确率仍能达到94.4%,证明了所提出诊断方法具有一定的抗噪性能和泛化能力。
关键词
故障特征
SDP图像
滚动轴承
故障诊断
Keywords
ault features
SDP images
rolling bearings
fault diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SDP图像和MobilenetV2的滚动轴承故障诊断
刘昕宇
姜长泓
王其铭
张同晖
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
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