作者：朱丹宸,张永祥,潘洋洋,朱群伟 单位：中国振动工程学会;上海交通大学;上海市振动工程学会 出版：《振动与冲击》2020年第04期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDCJ2020040220 DOC编号：DOCZDCJ2020040229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对滚动轴承故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点，结合深度学习的优势，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断法。将不同故障下多个传感器测得的1维(1D)振动信号转化为2维(2D)灰度图像作为网络输入，并将其分为训练集和测试集；将训练集输入卷积神经网络进行训练，自动提取其中的特征；测试集被用于验证学习完毕的网络的有效性，实现滚动轴承故障识别。该方法不依赖于人为经验和信号处理技术进行预先的信号特征提取，实验数据分析表明，相比于经典的支持向量机和概率神经网络方法，提出的方法识别准确率更高且更稳定。

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