【摘 要】
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针对电机故障诊断需要复杂的特征提取过程,且在变工况情况下故障诊断识别率较低的问题,本文提出了一种改进的卷积神经网络端到端故障诊断模型,该模型采用全卷积结构防止池化
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,工业自动化控制技术与信息处理福建省高校重点实验室
【基金项目】
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工信部工业互联网创新发展工程(TC19083WB)
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针对电机故障诊断需要复杂的特征提取过程,且在变工况情况下故障诊断识别率较低的问题,本文提出了一种改进的卷积神经网络端到端故障诊断模型,该模型采用全卷积结构防止池化层带来的特征丢失,同时利用不同大小的卷积核对故障信号进行多尺度特征提取,使模型能获取更加丰富且互补的故障特征表示,并且引入注意力机制对获得的故障特征进一步筛选,突出故障的关键特征,抑制不重要的特征。最后在电机轴承故障数据集上进行多组实验,证明了本文所提模型具有较好的故障识别能力和领域适应性。
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