典型文献
基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断
文献摘要：
为了研究旋转机械的滚动轴承在复杂工况下从时变性强、微弱信号中提取特征信息的性能,提出了基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断方法.首先,设计SIR模块,该模块将对输入的数据特征通道赋予不同的权重并拓宽网络的宽度,提取更加重要、更加丰富的特征信息;其次,设计多级残差连接密集网络自适应提取轴承振动信号中的有效特征;最后,构建softmax分类器实现故障分类.通过与多种方法进行对比,实验结果表明,该方法在变噪声、变负荷和变工况下都能够更加准确地检测出故障,对复杂的工况环境更具有鲁棒性和泛化能力.
文献关键词：
故障诊断;滚动轴承;残差密集网络;特征重标定;变工况
中图分类号：
作者姓名：
赵小强;罗维兰;梁浩鹏
作者机构：
兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学 甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃 兰州 730050;兰州理工大学国家级电气与控制工程实验室教学中心,甘肃兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]赵小强;罗维兰;梁浩鹏-.基于SIR多级残差连接密集网络的轴承故障诊断)[J].兰州理工大学学报,2022(06):46-54
A类：
B类：
SIR,残差连接,轴承故障诊断,旋转机械,滚动轴承,复杂工况,时变性,微弱信号,提取特征,特征信息,故障诊断方法,数据特征,宽网,网络自适应,自适应提取,轴承振动,振动信号,有效特征,softmax,分类器,故障分类,多种方法,变负荷,变工况,泛化能力,残差密集网络,特征重标定
AB值：
0.371351
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