传统的机器学习方法在行星齿轮箱故障诊断方面存在识别率低、特征提取操作繁琐等问题。为提高行星齿轮箱的诊断效率,提出基于一维深度卷积神经网络(One-dimensional deep convolutional neural network,1-DCNN)的故障诊断方法,将原始信...传统的机器学习方法在行星齿轮箱故障诊断方面存在识别率低、特征提取操作繁琐等问题。为提高行星齿轮箱的诊断效率,提出基于一维深度卷积神经网络(One-dimensional deep convolutional neural network,1-DCNN)的故障诊断方法,将原始信号直接输入到网络中进行诊断。通过对行星齿轮箱行星轮5种故障信号进行训练验证,精度可达100%,且在诊断精度和效率上优于其他常用算法。展开更多
文摘传统的机器学习方法在行星齿轮箱故障诊断方面存在识别率低、特征提取操作繁琐等问题。为提高行星齿轮箱的诊断效率,提出基于一维深度卷积神经网络(One-dimensional deep convolutional neural network,1-DCNN)的故障诊断方法,将原始信号直接输入到网络中进行诊断。通过对行星齿轮箱行星轮5种故障信号进行训练验证,精度可达100%,且在诊断精度和效率上优于其他常用算法。
