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基于双流特征融合卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法( A novel intelligent fault diagnosis method of rolling bearing based on two-stream feature fusion convolutional neural network )
F Xue W Zhang F Xue D Li J Fleischer
以往的轴承故障诊断模型要么精度低，要么迭代时间长，不适用于缺乏计算资源的实时生产质量控制场景。本文建立了双流特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)。从提出的一维CNN和二维CNN并行多通道结构中提取深度特征，然后通过特征融合策略进行融合，以获得更可靠的诊断效果。此外，采用粒子最小二乘优化支持向量机（PSO-SVM）提高了算法的精度。模型的结构参数配置合理，迭代次数少，计算量小。验证了该算法对单个故障和模拟复合故障的诊断有效性。为了证明系统的可靠性，引入了平稳性和同步性的概念。在精度、收敛迭代和时间消耗等方面，将TSFFCNN-PSO-SVM模型与其他智能算法进行了比较。实验结果表明，TSFFCNN-PSO-SVM能以较少的迭代次数更准确地从振动信号中识别故障模式。
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