端对端长短时序特征的轴承故障诊断

滚动轴承振动信号具有时序性,针对如何有效提取轴承振动信号长短时序特征并实现端对端故障诊断的问题,提出一种端对端长短时序特征的轴承故障诊断方法LSS。该方法将原始振动信号直接输入模型,利用一维卷积神经网络层提取原始振动信号的短时序特征并降维,并通过门控循环单元层对降维数据进行长时序特征提取,最后将不同层提取的长短时序特征融合实现端对端滚动轴承故障诊断。通过在凯斯西储大学及CUT-2的数据上进行实验,准确率分别为99.60%和99.92%,验证了该方法在诊断精度上的有效性和泛化性。

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本文档关键词:时序,轴承,长短,特征,故障诊断