【摘 要】
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为提高噪声工况下轴承故障诊断的准确性,结合振动信号时频域特征规律,提出了一种时频域改进型胶囊网络的诊断方法,采用振动信号低频段短时傅立叶变换实现时频域特征构建,搭建
【基金项目】
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国家自然科学基金(面上项目)(51875138)
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为提高噪声工况下轴承故障诊断的准确性,结合振动信号时频域特征规律,提出了一种时频域改进型胶囊网络的诊断方法,采用振动信号低频段短时傅立叶变换实现时频域特征构建,搭建具有直线性感受野的胶囊网络LR-Capsulenet模型,模型前端采用直线性卷积核实现时频域特征识别,再通过三次动态路由方法构建数字胶囊层,动态路由过程采用向量乘法体现线与线空间位置关系,实现故障类型区分。为验证方法的可行性和有效性,选用西储大学轴承数据集验证,与常见卷积神经网络进行对比,结果表明文中提出的方法,具有更高的准确性和稳定性,诊断准
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