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基于卷积神经网络的旋转机械轴承热图像故障诊断( Convolutional Neural Network Based Bearing Fault Diagnosis of Rotating Machine Using Thermal Images )
A Choudhary T Mian S Fatima
轴承是工业企业旋转机械的关键部件。这些部件的非计划故障不仅增加了停机时间，还会导致生产损失。提出了一种基于热图像的旋转机械轴承故障诊断方法。研究了滚动轴承在6种状态下的热像图,包括1种健康状态和5种故障状态下的热像图,并采用人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)相结合的浅层和深度学习方法对其分类性能进行了比较。本文所用的CNN是基于LeNet-5结构的，证明它比人工神经网络具有更好的性能。结论是，红外热像图可以用非接触的方式自动识别故障，有助于检测早期预警，而不考虑速度，从而确保减少由轴承故障引起的系统停机。
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