基于深度学习的轴承故障诊断

• 作者: 王海丽
• 来源期刊: 大众标准化
• 关键词: 深度学习 CNN 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 80-81
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

随着现代机械设备的日益自动化和智能化,滚动轴承作为机械设备必不可少的组成部分,其故障诊断已成为当代机械研究的热点.在当今的大数据时代,由于传统的故障诊断方法已无法满足需求,机器学习和深度学习广泛用于轴承故障的智能诊断.文章利用凯斯西储大学数据中心提供的数据,针对轴承的10种不同状态,提出了一种基于深度学习的诊断分类模型.使用双流CNN对收集的数据进行特征融合,然后使用PSO-SVM代替SoftMax进行故障分类.该方法的准确性可以达到99％.