cwt_dual_resnet滚动轴承故障诊断方法研究,诊断准确率达99以上,resnet模型自创,采用concat合并,出混淆矩阵,准确率曲线,损失曲线。 轴承故障诊断 131 0 滚动轴承故障诊断,电机故障诊断,传感器故障, 轴承故障诊断 57 0 连续小波变换处理,用2DCNN网络用于滚动轴承故障诊断,四分类,(可替换数据)每种类别60张图像凯斯西...
1.基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法,其特征在于:步骤如下: 1)在四种不同工况下的滚动轴承转动工作时,通过加速度传感器分别采集每种工况下滚动轴承在不同转速工作的振动加速度信号,进行去噪预处理,并添加工况标签,将经过预处理并添加工况标签后的各种工况下的各个振动加速度信号作为训练样本;四种工况分别为...
摘要 本发明提供一种基于VMD‑SSAE的滚动轴承故障诊断分类方法,包括步骤:采集不同故障类型的滚动轴承的振动信号;基于变分模态分解,对所述振动信号进行时域、频域和时频域特征提取;将所述特征组成数据集,并将所述数据集分为训练集、验证集和测试集;将堆栈稀疏自编码器与Softmax分类器连接,构建VMD‑SSAE分类模型,...
摘要 本发明公布了一种基于IRBFNN-AdaBoost分类器的滚动轴承故障诊断方法,该方法属于旋转机械故障诊断领域。该发明包括以下步骤:1)确定轴承故障类型、数目以及所需测量信号;2)对不同故障模式的信号进行数据采集,并对信号进行傅里叶变换,提取频域故障特征,形成样本集,并将样本集分为训练样本和测试样本;3)用训练样本...
多模态模型(1D、2D特征融),python实现轴承故障诊断,CWRU数据,准确99以上,十分类,T-SNE可视化 6197 -- 1:55 App 深度学习,快速傅里叶变换卷积网络(FFT-CNN)实现端对端滚珠轴承故障诊断,十分类,CWRU轴承数据集,准确率99以上 2037 -- 2:13 App 深度学习,添加多头注意力机制transformer,python代码,端对端滚动轴承...
针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试集;使用训练集和验证集训练广义回归神经网络-柔性最大值分类模型,同时引入灰狼优化算法优...
摘要 本发明提出了一种基于稀疏分类算法的滚动轴承复合故障诊断方法,其步骤为首先,利用采集的正常无故障振动信号样本和已知单一故障的振动信号样本构建稀疏分解的字典;其次,对待诊断滚动轴承的振动信号进行可调品质因子小波变换,得到一系列频带不同的变换系数向量;并利用峭度筛选出故障特征向量;然后,对每个故障特征向量在字典...
一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法说明:本发明涉及一种地铁车辆转向架轴承微弱信号故障诊断、分类和健康评估的方法,包括采集地铁运行状态下...
摘要 本发明提出了一种基于多分类器集成和并行特征学习的滚动轴承智能故障诊断方法,旨在提高模型的分类精度,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;建立多个堆栈自编码器模型,以训练样本集为输入对堆栈式自编码器模型进行并行训练,提取训练样本集的多个特征;基于softmax模型对提取的特征进行特征评价,根据相应的阈值和评...