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基于STFT同步压缩变换和ResNet参数迁移的滚动轴承智能诊断
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作者 傅顺军 罗强 +2 位作者 李江 马相龙 孙博闻 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期58-67,74,共11页
为提升舰船用泵的滚动轴承的故障诊断准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)同步压缩变换和ResNet参数迁移的智能诊断方法。采用基于STFT的同步压缩变换算法,将轴承的一维振动信号变换为二维时频图,再将时频图输入至基于参数迁移的... 为提升舰船用泵的滚动轴承的故障诊断准确率,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)同步压缩变换和ResNet参数迁移的智能诊断方法。采用基于STFT的同步压缩变换算法,将轴承的一维振动信号变换为二维时频图,再将时频图输入至基于参数迁移的深度残差卷积神经网络(ResNet)中进行特征提取和故障识别。利用实验室的轴承故障模拟数据对所提方法的有效性进行验证,并将所提的网络模型与其他经典模型进行对比。所提方法具有较高的诊断准确率、抗噪性和泛化性。研究结果可为舰船用泵的滚动轴承的智能诊断提供参考。 展开更多
关键词 短时傅里叶变换 同步压缩变换 残差网络 迁移学习
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