本文主要研究内容
作者万齐杨,熊邦书,李新民,孙伟,廖峰（2019）在《基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断》一文中研究指出：针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。
Abstract
zhen dui chuan tong juan ji shen jing wang lao (Convolutional Neural Network,CNN)zai zhi sheng ji zi dong qing xie qi gun dong zhou cheng zao sheng huan jing xia zhen duan xiao guo bu jia de wen ti ,di chu yi chong ji yu duo zao sheng shu ju xun lian CNNde zi dong qing xie qi gun dong zhou cheng gu zhang zhen duan fang fa 。gai fang fa shou xian zai yuan shi zhen dong xin hao zhong sui ji tian jia bu tong da xiao de gao si bai zao sheng ,ran hou li yong xiao bo bian huan fang fa gou zao bu tong zao sheng xia de shi pin tu ,zui hou li yong CNNdui bu tong zao sheng xia de shi pin tu jin hang gu zhang fen lei 。li yong ke ti zu he mei guo kai si xi chu da xue de gong kai zhou cheng shu ju ji kai zhan zhen shi zhen duan shi yan ,jie guo biao ming ,yu chuan tong CNNxiang bi ,ji da de di gao le zai zao sheng huan jing xia de gu zhang shi bie lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自南昌航空大学学报(自然科学版)的万齐杨,熊邦书,李新民,孙伟,廖峰，发表于刊物南昌航空大学学报(自然科学版)2019年02期论文，是一篇关于故障诊断论文,小波时频图论文,卷积神经网络论文,自动倾斜器论文,南昌航空大学学报(自然科学版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自南昌航空大学学报(自然科学版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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