基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究:从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统:东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析

上传者: LRPCkJgMhYj | 上传时间: 2025-04-29 09:58:45 | 文件大小: 1.44MB | 文件类型: ZIP
基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究:从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统:东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下: 1)通过GADF将原始的振动信号转化为时频图; 2)通过CNN-LSTM完成多级分类任务; 3)利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

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