【摘 要】
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针对目前健康因子构建方法存在的单调性和趋势性不够理想的问题,提出一种基于多尺度AlexNet网络的轴承健康因子构建方法。该方法首先利用连续小波分析将原始振动加速度信号转
【基金项目】
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国家自然科学基金(61640308),海军工程大学自然科学基金(20161579)资助课题
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针对目前健康因子构建方法存在的单调性和趋势性不够理想的问题,提出一种基于多尺度AlexNet网络的轴承健康因子构建方法。该方法首先利用连续小波分析将原始振动加速度信号转换为时频图,将时频图作为输入对多尺度AlexNet网络进行训练;然后利用训练好的网络在线构建测试轴承健康因子;最后根据健康因子评估准则评估初步构建的健康因子,利用评估结果调整网络参数,实现迭代优化,进一步提高健康因子的单调性和趋势性。实验对比分析结果表明:该方法显著提高了健康因子的单调性与趋势性,不需要进行特征提取、特征选择、特征融合等步骤
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