起重运输机械2022，Issue(5) ：30-34,70.

基于压缩激励残差神经网络的轴承损伤诊断

韩元政 谷艳玲 陈长征 田淼 孙鲜明
起重运输机械2022，Issue(5) ：30-34,70.
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基于压缩激励残差神经网络的轴承损伤诊断

韩元政 1谷艳玲 1陈长征 1田淼 1孙鲜明2
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作者信息

  • 1. 沈阳工业大学机械工程学院 沈阳 110870
  • 2. 宁波坤博测控科技有限公司 宁波 315201
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摘要

滚动轴承是旋转机械的重要零件之一,文中针对滚动轴承损伤类型有效识别问题,提出了一种基于压缩激励残差神经网络的滚动轴承损伤诊断方法.本方法对轴承原始振动信号使用连续小波变换提取特征,形成二维时频样本,再利用样本对压缩激励残差神经网络进行训练,最后在全连接层使用Softmax分类器实现对轴承损伤的分类.用QPZZ-Ⅱ旋转机械振动损伤实验平台数据验证模型性能.实验结果表明:该方法对不同负载下滚动轴承损伤识别的准确率达99.95％,具有良好的泛化性和鲁棒性.

关键词

滚动轴承/小波变换/压缩激励残差神经网络/损伤诊断

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基金项目

国家自然科学基金(51675350)

出版年

2022
起重运输机械
北京起重运输机械设计研究院

起重运输机械

影响因子：0.214
ISSN：1001-0785
参考文献量6
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