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一种基于信号图像映射和卷积神经网络的轴承故障诊断方法( A New Bearing Fault Diagnosis Method Based on Signal-to-Image Mapping and Convolutional Neural Network )
J Zhao S Yang Q Li Y Liu W Liu
故障诊断是保证机械设备安全高效运行的重要手段。近年来，数据驱动的故障诊断方法得到了众多学者的广泛关注和研究。与传统的依赖专家经验的故障特征提取方法不同，本文提出了一种基于深度学习(DL)的特征提取方法。为了满足神经网络对数据量的要求，采用了数据增强的方法来增加原始数据量。然后，提出了一种新的信号-图像映射(STIM)方法，将一维振动信号转换为二维灰度图像，大大减少了人为因素的影响。最后建立卷积神经网络(CNN)模型，从灰度图像中提取故障特征，实现故障分类。分析了CNN模型的学习过程，并用两个不同的轴承实验数据集验证了该方法的有效性。
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