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| 基于一维CNN与BiLSTM结合的轴承故障诊断 | |
| 作者姓名： | 吴楠 王喆 |
| 摘 要： | 针对传统故障诊断方法没有充分利用故障数据的时序特点,提出了一种一维CNN与双向LSTM网络相结合的智能轴承故障诊断方法.构建的深度模型以原始采样数据作为输入,减少了人工提取特征的偏见,充分利用了卷积神经网络在特征提取上的优势,在浅层使用卷积神经网络,并加入BiLSTM挖掘一维振动信号中的时间序列信息,实现了更为准确的轴... |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 深度学习 轴承故障检测 双向长短期记忆 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |