基于STFT同步壓縮變換和ResNet參數(shù)遷移的滾動(dòng)軸承智能診斷

摘要： 為提升艦船用泵的滾動(dòng)軸承的故障診斷準(zhǔn)確率，提出一種基于短時(shí)傅里葉變換（STFT）同步壓縮變換和ResNet參數(shù)遷移的智能診斷方法。采用基于STFT的同步壓縮變換算法，將軸承的一維振動(dòng)信號(hào)變換為二維時(shí)頻圖，再將時(shí)頻圖輸入至基于參數(shù)遷移的深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）中進(jìn)行特征提取和故障識(shí)別。利用實(shí)驗(yàn)室的軸承故障模擬數(shù)據(jù)對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，并將所提的網(wǎng)絡(luò)模型與其他經(jīng)典... （共11頁(yè)）