【摘 要】
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航空发动机中介轴承故障振动信号是一种非平稳非线性信号,其中常混有干扰信号及噪声成分。以往方法大多采用人工特征提取来进行故障识别,特征提取往往依靠专家经验,不仅增加
【机 构】
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汕头大学工学院机电系,大连理工大学振动工程研究所,辽宁科技大学机械工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875075,51775257)
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航空发动机中介轴承故障振动信号是一种非平稳非线性信号,其中常混有干扰信号及噪声成分。以往方法大多采用人工特征提取来进行故障识别,特征提取往往依靠专家经验,不仅增加识别复杂度,同时选取的特征也不能很好地表征状态信息。因此提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的中介轴承故障诊断方法,首先将原始故障振动信号进行灰度变换(Gray-level Transformation,GLT),然后输入到结合滑动平均模型的卷积神经网络中,并选用相应的神经网络优化算法实现
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