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振动图像结合CNN的轴承振动信号分析方法研究
文献摘要：
本文以强背景噪声下振动信号特征提取和建模分析为研究目标,提出将振动信号转换为振动图像的信号变换方法,以深沟球轴承故障诊断振动信号和轴承质量等级评估振动信号为实验数据集,基于振动图像的卷积神经网络模型(VI-CNN),并采用正确识别率(CRR)作为模型精度的评价指标.实验结果表明:对于轴承故障诊断和质量等级评估的定性判别,采用VI-CNN对比其他建模方法正确识别率分别为100%和98.16%,模型有更好的稳健性.
文献关键词：
轴承;振动信号;故障诊断;品质评估;振动图像
中图分类号：
作者姓名：
郝勇;刘尚宗;吴文辉
作者机构：
华东交通大学 机电与车辆工程学院,南昌 330013;青岛四方庞巴迪铁路运输设备有限公司,山东青岛 266111
文献出处：
引用格式：
[1]郝勇;刘尚宗;吴文辉-.振动图像结合CNN的轴承振动信号分析方法研究)[J].机械科学与技术,2022(12):1943-1949
A类：
B类：
振动图像,轴承振动信号分析,背景噪声,信号特征提取,建模分析,信号转换,深沟球轴承,轴承故障诊断,质量等级,等级评估,卷积神经网络模型,VI,识别率,CRR,模型精度,定性判别,品质评估
AB值：
0.274318
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