检索结果-内蒙古大学图书馆

A multi-scale convolutional auto-encoder and its application in fault diagnosis of rolling bearings

Journal of Southeast University(English Edition) 2019年第4期35卷 417-423页

作者： Ding Yunhao Jia Minping School of Mechanical Engineering Southeast UniversityNanjing 211189China

Aiming at the difficulty of fault identification caused by manual extraction of fault features of rotating machinery,a one-dimensional multi-scale convolutional auto-encoder fault diagnosis model is proposed,based on the standard convolutional *** this model,the parallel convolutional and deconvolutional kernels of different scales are used to extract the features from the input signal and reconstruct the input signal;then the feature map extracted by multi-scale convolutional kernels is used as the input of the classifier;and finally the parameters of the whole model are fine-tuned using labeled *** on one set of simulation fault data and two sets of rolling bearing fault data are conducted to validate the proposed *** results show that the model can achieve 99.75%,99.3%and 100%diagnostic accuracy,*** addition,the diagnostic accuracy and reconstruction error of the one-dimensional multi-scale convolutional auto-encoder are compared with traditional machine learning,convolutional neural networks and a traditional convolutional *** final results show that the proposed model has a better recognition effect for rolling bearing fault data.

关键词： fault diagnosis deep learning convolutional auto-encoder multi-scale convolutional kernel feature extraction

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