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申请/专利权人:常州大学
摘要:本发明涉及故障分类技术领域,尤其涉及基于CABB‑WDCNN滚动轴承故障检测方法及系统,包括采集滚动轴承振动数据,并对数据进行预处理;构建CABB‑WDCNN模型,利用宽卷积核直接处理振动信号,并添加BN层减少内部协变量;利用sfe注意力模块重点关注故障诊断有用的特征;并利用BiLSTM双向捕捉时间序列数据中的动态时间特征。本发明解决在噪音环境下以及变负载情况下诊断性能低的问题。
主权项:1.基于CABB-WDCNN滚动轴承故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、采集滚动轴承振动数据,并对数据进行预处理;步骤二、构建CABB-WDCNN模型,利用宽卷积核直接处理振动信号,并添加BN层减少内部协变量;利用sfe注意力模块重点关注故障中有用的特征;并利用BiLSTM双向捕捉时间序列数据中的动态时间特征。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 常州大学 基于CABB-WDCNN滚动轴承故障检测方法及系统
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