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变转速工况下滚动轴承故障诊断——基于改进DCNN和GRU模型
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作者 唐衡 夏均忠 +1 位作者 白云川 金灵 《军事交通学报》 2023年第2期32-38,共7页
针对变转速工况下滚动轴承振动信号变化大、故障诊断准确率低的问题,提出基于改进深度卷积神经网络(IDCNN)和门控循环单元(GRU)的诊断模型。使用原始振动信号作为输入,避免因人为提取特征而损失信息;引入批标准化(BN)和小卷积核对DCNN... 针对变转速工况下滚动轴承振动信号变化大、故障诊断准确率低的问题,提出基于改进深度卷积神经网络(IDCNN)和门控循环单元(GRU)的诊断模型。使用原始振动信号作为输入,避免因人为提取特征而损失信息;引入批标准化(BN)和小卷积核对DCNN进行改进,加深网络深度,增强网络的辨别能力和稳定性;引入在处理时间序列信号上有着独特优势的门控循环单元(GRU),通过将GRU与IDCNN相结合来提高网络模型的性能。试验验证该模型效果显著且性能稳定。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进深度卷积神经网络 门控循环单元 变转速工况
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