基于MTF-SPCNN的小樣本滾動(dòng)軸承變工況故障診斷方法
北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)
頁數(shù)： 13 2024-12-15
摘要： 針對(duì)滾動(dòng)軸承運(yùn)行工況復(fù)雜及樣本不足導(dǎo)致故障診斷精度較低的問題，提出一種基于馬爾可夫轉(zhuǎn)移場(chǎng)(MTF)與條紋池化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SPCNN)的小樣本滾動(dòng)軸承變工況故障診斷方法。采用MTF將一維軸承信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袝r(shí)間關(guān)聯(lián)性的二維圖像；提出條紋池化模塊(SPM)并將其引入到網(wǎng)絡(luò)中，不僅可以加強(qiáng)模型在長(zhǎng)距離方向信息的捕捉能力，還可以有效提取遠(yuǎn)程空間特征；在最大池化層前添加SE注意力機(jī)制，增... （共13頁）
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