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基于深度学习的机械轴承故障智能诊断分析

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摘要摘要：为解决现有算法模型过于简单而导致部分轴承故障诊断中存在的诊断准确率低、稳定性差等问题，本文拟研究一种基于深度学习的智能故障诊断新方法。首先，利用小波技术对采集到的数据进行降噪；其次，采用Dropout正则化方法，利用深度卷积神经网络对样本进行自动学习，以避免过拟合；最后，利用SVC模块构建支持向量机分类器，并利用Adam算法对其进行建模与优化。通过对试验数据的分析，得出该方法的平均故障检出率为99.7%，在工业生产中对装备的故障诊断有重要的指导作用.

DOI g4qvk1n9d8/7205300

作者张丹丽

机构地区浙江五洲新春集团股份有限公司, 浙江绍兴 312500

出处《中国科技信息》 2023年6期

关键词深度学习机械轴承故障诊断智能化

分类 [][]

出版日期 2023年06月02日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）