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基於融合CNN(2D-CNN與1D-CNN融合)與PSO-SVM的滾動軸承故障診斷
時間 2021-01-16
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本文將2D-CNN與1D-CNN融合,同時對軸承數據集進行訓練,然後在匯聚層將兩者池化層的輸出連接成一個向量,送進全連接層。模型訓練結束之後,取FC層的輸出作爲提取到的故障特徵信號。數據來源,西儲大學滾動軸承故障診斷數據集。 融合CNN的結構圖如圖所示: 1,數據準備 對於10類故障(1正常,9故障),分別採集100組樣本,共1000組,採樣點爲1
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