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驱动提取软件_实验室刘立博士的论文被CCFA类中文期刊软件学报录用
2024-10-31 21:16

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驱动提取软件_实验室刘立博士的论文被CCFA类中文期刊软件学报录用

实验室刘立博士的论文被CCF-A类中文期刊《软件学报》录用

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实验室刘立博士的论文被CCF-A类中文期刊《软件学报》录用,祝贺

基于1D-CNN联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断

针对特定机械设备构建数据驱动的故障诊断模型缺乏泛化能力,而轴承作为各型机械的共有核心部件,对其健康状态的判定对不同机械的衍生故障分析具有普适性意义。本文提出了一种基于1D-CNN联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断算法。算法首先对轴承原始振动信号进行分区裁剪,裁剪获得的信号分区作为特征学习空间并行输入1D-CNN中,以提取各工况下的代表性特征域。为避免对故障重叠信息的处理,优先使用对健康状态敏感的特征域构建轴承健康状态判别模型,若健康状态判别模型识别轴承未处于健康状态,特征域将与原始信号联合重构,通过耦合自动编码器开展故障模式判定。使用凯斯西储大学的轴承数据开展实验,结果表明本文提出算法继承了深层学习模型的准确性和鲁棒性,具有较高的故障诊断精度和较低的诊断时延。

软件学报,2020

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