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
cwt与cnn的滚动轴承故障诊断方法的流程图,本实施例的具体步骤如下: [0057] 步骤s1,采集振动信号,生成cwt时频图,在本实施例中,a 等于3,滚动轴承共分为三种情况,正常情况、内圈故障及外圈故障; [0058] 步骤s1.1,以guanghua 650胶印机印刷单元中墨辊轴承为对象,轴承型号为nsk 6001z,利用电火花线切割对内圈及外圈...
基于CWT-CNN-BIGRU对滚动轴承的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下: 1)连续小波变换将原始的振动信号转化为时频图; 连续小波变换是一种信号处理技术,用于分析信号的频率特性和时间特性。它通过将信号与一组基本小波函数进行卷积来实现。在连续小波变换中,信号可以被分解成...
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...