一、LSTM和CNN在轴承故障诊断中的应用 LSTM和CNN都是深度学习中常见的模型,它们都可以用于轴承故障诊断。基于LSTM的轴承故障诊断模型可以处理序列数据,特别是当序列数据的整体顺序很重要时,LSTM的效果更好。然而,这种方法可能会忽略振动数据的空间特征。基于CNN的轴承故障诊断模型在各方面性能上可能更为优异。例如,准确率...
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT - 知乎 (zhihu.com) Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD - 知乎 (zhihu.com) Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一) - 知乎 (zhihu.com) Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二) - 知乎 (zhihu....
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🔧 首先,通过CNN进行卷积池化操作,提取轴承故障信号的特征,增加维度并缩短序列长度。然后,将处理后的数据送入LSTM层,进一步提取时序特征。这种方法结合了CNN和LSTM的优点,能够充分提取轴承故障信号的空间和时序特征。📈 经过50个epoch的训练,分类准确率接近97%,证明了EMD-CNN-LSTM网络分类效果显著。CNN-LSTM模型收敛...
轴承 解决方案 使用深度学习技术的端到端故障诊断模型,该模型采用 1DCNN 进行特征自提取,LSTM 学习特征之间的时间依赖性,以弥补传统方法的不足。该模型集成了传统的信号降噪、特征提取、特征选择、特征分类等流程,最大程度地简化了诊断流程。LSTM 和 CNN 的结合弥补了使用 CNN 单独处理时间序列数据的不足,提高了模型...
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滚动轴承故障诊断代码cnn,lstm 故障诊断寿命预测 748 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张图像凯斯西储大学轴承数据集,准确率可达100%。 故障诊断寿命预测 283 0 滚动轴承故障诊断,故障诊断, 故障诊断寿命预测 69 0 滚动轴承故障诊断代码,深度学习, 故障诊断...
改进CNN-LSTM 模型在滚动轴承故障诊断中的 应用① 曹正志, 叶春明 (上海理工大学 管理学院, 上海 200093)通讯作者: 曹正志 摘 要: 滚动轴承的运行状态对整机工作状态影响重大, 但目前其故障诊断方法存在依赖手工特征提取、鲁棒性不高等问题. 因此, 本文提出了一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期...
提出了卷积-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM)轴承故障诊断模型，建立一 种端到端的学习架构，实现轴承故障的智能诊断和分类。使用凯斯西储大学（CWRU)轴承数据在Python搭建的keras框架仿真验证，结果显示所提故障诊断方法较传统方法准确率更高，模型的运行速度相较于长短时记忆网络（LSTM)轴承故障诊断方法更快，可以有 ...
3.3 CNN轴承故障诊断模型 View Code #写在后面 新的一年了 感觉开始的一塌糊涂 不过这两天好像调整过来了 让自己成为一个有计划的人 坚持健身、坚持减肥、学习理财、学习穿搭、学BEC中级、学机器学习、学Java、学Python、学深度学习框架、准备实习、积极准备找工作!