多尺度卷积神经网络小样本轴承故障辨识方法

摘要： 针对基于深度学习的故障辨识方法工程应用准确率受制于样本数量与质量的问题，提出一种多尺度卷积神经网络（novel multi-scale convolutional neural network，简称NMS-CNN）故障辨识方法。首先，对滚动轴承的振动信号进行快速傅里叶变换（fast Fourier transform，简称FFT）获取其频域数据；其次，利用多尺度卷积提取频域数据... （共10页）