【摘 要】
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针对旋转机械运行环境噪声大,现有的基于深度学习的故障诊断模型抵抗强噪声干扰能力不足的问题,提出了一种具有强抗噪性的深度学习故障诊断模型(HAT-MSCNN)。首先将齿轮箱训
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875576)
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针对旋转机械运行环境噪声大,现有的基于深度学习的故障诊断模型抵抗强噪声干扰能力不足的问题,提出了一种具有强抗噪性的深度学习故障诊断模型(HAT-MSCNN)。首先将齿轮箱训练集正常状态下样本的频谱信号由大到小排列,取排序的第k个的幅值α为基准值,将训练集中所有样本的频谱信号低于α的值置0,降低了易与噪声耦合的低幅值频率成分对诊断模型的干扰,突出了高幅值频率成分对故障诊断模型的贡献,同时保留零值所在的位置信息。然后将经过此处理的训练集输入到由多种移动步长卷积核组合的多尺度卷积神经网络中进行训练,最终得到强抗
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