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滚动轴承早期故障智能诊断方法
被引量:
4
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作者
薛继军
张迪
段晨东
《煤矿机械》
2022年第1期167-169,共3页
滚动轴承的早期故障特征微弱,针对该问题,提出了一种信号包络时频变换卷积神经网络(CNN)故障诊断方法,以实现滚动轴承早期故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅减少了训练数据,还具有较高的准确率和稳定性。
关键词
滚动轴承
早期故障诊断
包络谱时频图
CNN
下载PDF
职称材料
题名
滚动轴承早期故障智能诊断方法
被引量:
4
1
作者
薛继军
张迪
段晨东
机构
西安石油大学机械工程学院
长安大学电子与控制工程学院
出处
《煤矿机械》
2022年第1期167-169,共3页
文摘
滚动轴承的早期故障特征微弱,针对该问题,提出了一种信号包络时频变换卷积神经网络(CNN)故障诊断方法,以实现滚动轴承早期故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅减少了训练数据,还具有较高的准确率和稳定性。
关键词
滚动轴承
早期故障诊断
包络谱时频图
CNN
Keywords
rolling bearing
early fault diagnosis
time-frequency diagram of envelope spectrum
CNN
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
滚动轴承早期故障智能诊断方法
薛继军
张迪
段晨东
《煤矿机械》
2022
4
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