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| 基于一维Wconv-BiLSTM的轴承故障诊断算法 | |
| 作者姓名： | 闫书豪 乔美英 |
| 作者单位： | 河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作454000;河南理工大学 电气工程与自动化学院,河南 焦作454000;煤炭安全生产河南省协同创新中心,河南 焦作454000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;河南省自然科学基金 |
| 摘 要： | 针对不同信噪比噪声干扰下的轴承故障诊断问题,文中建立了一种基于一维宽卷积核卷积神经网络和双向长短记忆神经网络的轴承故障诊断模型.向该模型输入轴承振动信号,通过短时傅里叶变换将振动信号转化为时频图.然后利用首层为宽卷积核的卷积神经网络和长短记忆神经网络分别提取其空间与时间特征,并结合全连接层实现分类.为增强抗噪性,模型采... |
| 关 键 词： | 轴承故障诊断 卷积神经网络 宽卷积核 双向长短记忆神经网络 短时傅里叶变换 抗噪性 |
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