基于卷积神经网络的转子系统故障诊断与研究

摘要： 针对传统转子故障诊断方法存在精度低、适应性差、难以满足识别复杂多变故障类型的需求问题，提出一种基于卷积神经网络的故障检测方法，实现对转子系统故障的诊断与研究。通过HZXT-009滑动轴承故障模拟综合试验台进行转子不对中、不平衡、碰摩等故障试验，获取数据并分析时域振动信号；搭建卷积神经网络故障诊断模型；将该方法与深度信念网络(DBN)算法进行对比。该方法准确率能够达到99.16%... （共4页）