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申请/专利权人:郑州滕瑟电子科技有限公司
摘要:本发明涉及一种基于G‑MSCNN高斯滤波‑多尺度卷积神经网络的有噪环境中滚动轴承故障诊断方法,包括以下步骤S1:采用高斯滤波对收集的有噪振动信号进行降噪处理,获得降噪后的信号数据;S2:构建多尺度卷积神经网络模型对降噪后的信号数据进行训练;S3:在模型训练完后,将经过步骤S1降噪后的信号数据作为输入数据并利用多尺度卷积神经网络模型中进行端到端的故障诊断。该方法有效解决了模型规模较大,时间复杂度较高的问题,在故障诊断性能上具有显著提升,并且对噪声具有高鲁棒性和自适应性,为在强背景噪声环境中的轴承故障诊断问题提出了新的解决方法。
主权项:1.一种基于G-MSCNN的有噪环境中滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:使用高斯滤波对收集的有噪振动信号进行降噪处理,获得降噪后的信号数据;S2:构建多尺度卷积神经网络模型对降噪后的信号数据进行训练;S3:在模型训练完后,将经过步骤S1降噪后的信号数据作为输入数据并利用多尺度卷积神经网络模型中进行端到端的故障诊断。
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百度查询: 郑州滕瑟电子科技有限公司 基于G-MSCNN的有噪环境中滚动轴承故障诊断方法
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