基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷與研究

摘要： 針對傳統(tǒng)轉(zhuǎn)子故障診斷方法存在精度低、適應(yīng)性差、難以滿足識別復(fù)雜多變故障類型的需求問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測方法，實現(xiàn)對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的診斷與研究。通過HZXT-009滑動軸承故障模擬綜合試驗臺進行轉(zhuǎn)子不對中、不平衡、碰摩等故障試驗，獲取數(shù)據(jù)并分析時域振動信號；搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型；將該方法與深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)算法進行對比。該方法準確率能夠達到99.16%...