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针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声...
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Source ：
振动与冲击
Year： 2020
Issue： 12
Volume： 39
Page： 142-149,163
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