| 全矢RNN的轴承故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 谢远东,雷文平,韩捷,陈磊.全矢RNN的轴承故障诊断研究[J].机械设计与制造,2021(9):27-31. |
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| 作者姓名： | 谢远东 雷文平 韩捷 陈磊 |
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| 作者单位： | 郑州大学振动工程研究所,河南郑州450001 |
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| 摘 要： | 本文提出了一种基于全矢谱的RNN故障诊断方法.RNN是为了在保证在时序信息上能够提取出轴承的特征信息,并且根据全寿命周期的时序信息得到轴承的退化过程,并根据退化特征对于轴承故障信号进行分类.全矢谱技术利用同源双通道故障信息的完备性,并在此基础上,结合循环神经网络的网络特性,取代手工提取故障特征.经过试验结果验证了全矢循环神经网络(FV-RNN)方法提取得特征更加全面和准确,且该方法优于手工选择特征CEEMD以及单通道RNN网络模型.
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| 关 键 词： | 智能故障诊断 循环神经网络 全矢谱 特征提取 |
Research On Bearing Fault Diagnosis Using Full Vector RNN |
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| XIE Yuan-dong,LEI Wen-ping,HAN Jie,CHEN Lei.Research On Bearing Fault Diagnosis Using Full Vector RNN[J].Machinery Design & Manufacture,2021(9):27-31. |
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| Authors: | XIE Yuan-dong LEI Wen-ping HAN Jie CHEN Lei |
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