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上传时间: 2022-01-22 17:48:05
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一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法
本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维(2-D)图像的转换方法,该方法可以提取转换后的二维图像的特征,并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣,因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。
参考: L. Wen,X. Li,L. Gao和Y. Zhang,“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法,”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》,第1卷。 65,不。 7,页5990-5998,2018年7月。