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算法对LSS...
滚动轴承故障诊断变分模态分解(VMD)K最近邻(KNN)卷积神经网络(CNN)连续小波变换(CWT)由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳,非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的...
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障识别与分类.实验结果表明,此方法在凯斯西储大学轴承数据集上的平均故障识别准确率达到99.615%,显著优于其他7种对比模型.此外,该方法的故障识别分类准确率方差仅为0.003 68,充分验证了其在滚动轴承故障识别...
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。
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) ...
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...