基本描述 基于CWT-CNN-SABO-LSSVM对滚动轴承的故障诊断 matlab代码 数据采用的是凯斯西储大学数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下: 1)连续小波变换(CWT)将原始的振动信号转化为时频图; 2)将时频图像输入二维卷积神经网络(CNN)进行自适应故障特征提取; 3)取全连接层结果作为最小二乘支持向量机的输入,采用SABO...
Aiming at problems that traditional fault diagnosis methods need to extract features manually and the recognition rate is low, a VMD-CWT-CNN model based on variational modal decomposition ( VMD) and continuous wavelet transform (CWT) combined with convolutional neural network (CNN) ...
针对航空发动机转子系统中滚动轴承故障诊断面临的故障特征提取不足及传统算法准确率不高的问题,提出了一种结合连续小波变换(CWT)和卷积神经网络(CNN)内嵌长短期记忆网络(LSTM)的滚动轴承故障诊断方法.具体而言,通过CWT对原始振动信号进行处理,生成二维时频图,并将其转化为单通道灰度图,输入CNN-LSTM深度学习模型中进行故...
对于使用CNN-BIGRU(卷积神经网络和双向门控循环单元)进行故障诊断的问题,这通常涉及以下步骤: 数据准备:收集并准备用于故障诊断的数据集。这些数据可以是时间序列数据,图像数据或其他形式的数据,取决于具体的应用场景。 数据预处理:对数据进行预处理,包括数据清洗、归一化、特征提取等操作,以便于输入到模型中进行训练。
一种基于2DPCACWT与CNN的滚动轴承故障诊断方法,包括以下步骤:步骤S1,采集振动信号,将采集到的振动信号利用连续小波变换转换为时频图像;步骤S2,通过二维主成分分析方法,提取时频图像的主要信息量,消除冗余信息,得到2DPCACWT时频图,划分训练集xtrain与测试集xtest;步骤S3,构建卷积神经网络故障诊断模型,利用训练集xtrain...