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...
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2DPCA-CWT与CNN的滚动轴承故障诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于2DPCA-CWT与CNN的滚动轴承故障诊断方法说明:一种基于2DPCA‑CWT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,...专利查询请上爱企查
在连续小波变换中,信号可以被分解成不同尺度和频率的成分,从而能够更好地理解信号的局部特征。 2)通过CNN-BIGRU完成多级分类任务; 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...
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...