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    基于混合注意力殘差神經網絡的齒輪箱故障診斷

    作 者:楊朝輝1,張文鋒2,吳定會2 單 位:( 1. 無錫隆瑪科技股份有限公司 2. 江南大學物聯網工程學院 閱讀 603
      1  引言 齒輪箱振動信號中包括大量的故障特征信息,通過分析齒輪箱振動信號的時域特征和頻譜特征,可有效地識別齒輪箱的故障類型然而,由于齒輪箱惡劣復雜的運行環境造成振動信號本身也具有高度的復雜性和多變性,尤其提取到的振動信號含有大 量的噪聲干擾,導致最終提取到的特征參數很大程度上存在關聯性及冗雜性,進而降低各特征參數對故障類型的反映能力,影響最終的診斷精確性[1]。 一維殘差網絡(1 Dimensional Residual Network, 1D-ResNet)的故障診斷算法具有許多優點,其中包括對時間序列數據和信號處理[登陸后可查看全文]
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