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基于声振数据融合的轴承故障诊断1D-CNN算法

通过加速度计和传声器采集数据,实现更准确、鲁棒的轴承故障诊断。该方法从原始振动信号和声学信号中提取特征,并利用基于1d - cnn的网络进行融合。在十组轴承上获得的大量实验结果用于评估所提出方法的性能。通过分析不同信噪比下的损失函数和准确率,经验发现该方法比基于单模态传感器的算法具有更高的诊断准确率。此外,还进行了可视化分析,探讨了所提出的基于1d - cnn的方法的内部机制。

  • 2024-05-07
  • 阅读424

西交赵志斌论文推荐-旋转机械智能诊断的深度学习算法

本文详细评估了深度学习(DL)模型在旋转机械智能诊断中的应用,旨在通过深度学习技术改善旋转机械故障的诊断准确性和可靠性。作者通过分析不同数据集和超参数推荐使用的问题,并且因公开源代码的缺乏导致不公平的比较和效果提升无效,进行了综合性评价。通过使用四种模型(多层感知器MLP、自动编码器AE、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)和七个数据集进行基准研究,旨在为旋转机械的智能诊断提供一个基准研究。

  • 2024-05-06
  • 阅读706

综述|基于电流特征的电机故障诊断研究进展—轴承

现代经济依赖于制造业、能源、石化、制造业、能源、石化、交通运输和国防装备的可靠、不间断运行。实施故障预测与健康管理(PHM)技术是保证设备安全运行的重要方向。成本低、经久耐用、功率重量比高、能量转化率优异的电机逐渐成为各行业的核心驱动设备。电机故障普遍存在,因此状态监测和故障诊断至关重要。恶劣的工作环境和频繁的负载变化是电机故障的主要原因。电机故障或突然停止服务可能会严重危及整个生产系统的安全,除电动机本身受到伤害外,还会造成重大的生产损失。因此,需要对电机进行及时的状态监测和故障诊断,防止意外事故的发生。及时评估电机还可以实现最佳维护策略的调度,例如何时更换关键部件,最大限度地提高可用性,最大限度地减少停机时间,并最大限度地降低维护成本。

  • 2024-05-06
  • 阅读771

基于图卷积网络的轴承故障诊断

针对基于图卷积网络(GCN)的故障诊断方法大多默认节点间的权重相同、导致诊断精度较低与鲁棒性较差的问题,提出了一种基于欧式距离和余弦距离的 GCN 故障诊断方法(EC-GCN)。

  • 2024-05-06
  • 阅读579

小样本轴承故障诊断研究综述

基于数据驱动的轴承故障诊断方法依赖大量标记数据,而在实际生产过程中很难收集到大量的数据。因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。

  • 2024-05-06
  • 阅读589

基于深度学习的旋转机械大数据智能故障诊断方法

为了更加有效的从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出了一种基于改进 LSTM-GCNN 的深度循环卷积神经网络新算法用于机械装备大数据的故障智能诊断。

  • 2024-05-06
  • 阅读653

基于LSTM的滚动轴承故障诊断

故障轴承以激光蚀刻加工制作,人为在轴承上蚀刻单点缺陷模拟轴承的故障,缺陷点的大小设置(7,14,21,28)mils 四种类型。轴承振动数据使用加速度传感器进行信号采集,采样频率为 12000Point/S(12kHz)及 48000point/S(48kHz)。

  • 2024-05-06
  • 阅读615

基于数据驱动的机械设备故障预测与维修策略优化

如何更好地对机械故障进行预测和健康管理,是现代机械生产企业重点关注的问题,随着传感器硬件技术的发展和计算机存储技术的进步,可以对海量数据进行计算和存储,基于数据驱动的机械设备故障预测与维修技术也逐渐得到广泛应用。

  • 2024-05-06
  • 阅读562
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