【摘 要】
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针对化工旋转机械故障识别困难的问题,以旋转机械离心泵为例,通过分析二维卷积神经网络存在的问题,对卷积神经网络故障识别模型进行优化.首先利用小波变换等方法对机械振动信号进行特征提取,得到显著特征集,再利用降维方法去除不必要的环境噪音等冗余特征,使特征信息更容易被卷积神经网络识别;然后构建基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型,进行特征识别;最后,通过仿真试验,对上述改进后的故障识别模型进行验证.结果表明,通过特征提取优化和降维优化的一维卷积神经网络模型,训练时间极短,模型构建快速,同时具有更高的旋转机械
【机 构】
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航空工业哈尔滨飞机工业集团有限责任公司,黑龙江 哈尔滨 150066
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针对化工旋转机械故障识别困难的问题,以旋转机械离心泵为例,通过分析二维卷积神经网络存在的问题,对卷积神经网络故障识别模型进行优化.首先利用小波变换等方法对机械振动信号进行特征提取,得到显著特征集,再利用降维方法去除不必要的环境噪音等冗余特征,使特征信息更容易被卷积神经网络识别;然后构建基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型,进行特征识别;最后,通过仿真试验,对上述改进后的故障识别模型进行验证.结果表明,通过特征提取优化和降维优化的一维卷积神经网络模型,训练时间极短,模型构建快速,同时具有更高的旋转机械故障识别准确率,证明改进后的旋转机械故障识别模型具有很高的可行性.
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