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基于改进灰狼算法优化ADConv1D-LSTM网络的轴承故障诊断
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作者 黄志豪 王可庆 +2 位作者 李鹏 郭永信 蒋亮 《电子设计工程》 2026年第3期11-16,共6页
针对多工况轴承故障诊断中时序特征挖掘不足、参数调优成本高及训练样本稀缺等难题,该文提出了一种基于自偏移卷积与LSTM的ADConv1D-LSTM联合诊断方法,并采用改进灰狼算法(IGWA)对卷积核大小、LSTM隐藏单元数及学习率等关键超参数进行... 针对多工况轴承故障诊断中时序特征挖掘不足、参数调优成本高及训练样本稀缺等难题,该文提出了一种基于自偏移卷积与LSTM的ADConv1D-LSTM联合诊断方法,并采用改进灰狼算法(IGWA)对卷积核大小、LSTM隐藏单元数及学习率等关键超参数进行自适应优化;实验结果表明,在CWRU数据集四种已知工况下,该模型平均诊断准确率达100%;在未知工况下,仅使用有限样本训练亦取得98.6%的准确率,验证了所提方法在小样本跨工况场景中的高准确性、鲁棒性与泛化能力,为实际工业环境下的轴承故障诊断提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 滚动轴承 自偏移卷积 迁移学习 长短时记忆 改进灰狼算法
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