一种基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断方法

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滚动轴承作为工业系统中最为关键的零件之一,在矿业设备实际工作环境中起着至关重要的作用。滚动轴承由于摩擦、碰撞等因素经常容易出现损伤、故障现象,既影响机械正常运转,也容易带来安全隐患。采用相关技术对轴承状态进行实时监控诊断,及时判断故障具有重要的现实意义。利用深度神经网络构建故障诊断系统,并在凯斯西储大学的滚动轴承公开数据CWRU上进行了相关实验,最终的识别准确率高达91.78%,证明了深度神经网络对于滚动轴承故障诊断的重要作用。
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