matlab精度检验代码-DiagnosisDL2TF:使用TensorFlow建立简单的轴承故障诊断模型

上传者: 38534444 | 上传时间: 2022-06-15 18:06:29 | 文件大小: 10KB | 文件类型: ZIP
matlab精度检验代码 DiagnosisDL2TF 使用TensorFlow建立简单的轴承故障诊断模型 1、数据来源及介绍 轴承、轴、齿轮是旋转机械重要组成部分,为了验证深度学习在旋转装备故障分类识别的有效性,本文选取凯斯西储大学轴承数据库(Case Western Reserve University, CWRU)[9]为验证数据。CWRU实验装置如图 4‑1所示。轴承通过电火花加工设置成四种尺寸的故障直径,分别为0.007、0.014、0.021、0.028英寸。实验中使用加速度传感器采集振动信号,传感器分别被放置在电机驱动端与风扇端。由于驱动端采集到的振动信号数据全面,并且收到其他部件和环境噪声的干扰较少,因此本文选取驱动端采集的振动信号作为实验数据。实验数据包括4种轴承状态下采集到的振动信号,分别为正常状态(Normal,N)、滚珠故障状态(Ball Fault,BF)、外圈故障状态(Outer Race Fault,ORF)以及内圈故障状态(Inner Race Fault,IRF),每种状态下采集到的信号又按照故障直径与负载的大小进行分类,其中故障直径分别为0.007、

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