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 the problem that the traditional bearing fault diagnosis method relies heavily on prior knowledge and expert experience in feature extraction in the face of strong noise and non-stationary signal recognition, a CWT-CNN-based centrifugal pump bearing fault identification metho...
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首先对零序暂态电流进行连续小波变换获取对应的时频灰度图像,然后CNN自适应提取时频灰度图像的局部特征,LSTM层从CNN层学到的局部特征中学习上下文依赖关系,最后通过SoftMax层实现故障选线。仿真结果表明,所提方法的选线精度为99.65%,与CWT-CNN等方法相比,具有较强的鲁棒性。 【总页数】4页(P418-421) 【作者】何...
cwt与cnn的滚动轴承故障诊断方法,基于二维主成分分析(2dpca)、连续小波变换(cwt)与卷积神经网络(cnn)的滚动轴承故障。 背景技术: 2.随着机械设备的智能一体化,设备之间各部件的配合联系更加密切,为了保障旋转机械的正常运行,工业生产线的有序进行,对机械设备进行状态监测与故障诊断研究极为重要。避免因部分零件失效导致...
(论文加源码)基于DEAP数据集的脑电情绪识别(基于FFT和CWT的CNN模型) 摘要 传统上,脑电图(EEG)信号需要大量的技巧和训练才能破译和分类。然而,随着机器学习(ML)方法的兴起,通过应用快速傅立叶变换(FFT)和连续小波变换(CWT)等特征提取技术,ML模型可以帮助脑电信号的分类。因此,本项目旨在研究不同的ML方法和信号处理...
用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类,并进行特征可视化便于以后的深入分析。由于从头训练深度 CNN 的计算成本很高,并且需要大量的训练数据,在很多应用中并没有足够数量的训练数据可用,因此采用迁移学习方法(GoogLeNet 和 SqueezeNet)对ECG波形的CWT时频谱图进行分类,所用...
The CWT-layered CNN model integrates CWT layers and CNN structures as shown in Fig.1, offering a potent method for signal processing tasks. Beginning with a concise overview, this architecture combines the versatility of CWT in CNN architecture as shown in Section3.1. The customized CWT-layer ex...
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
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