| 基于卷积网络与自适应SVM的齿轮箱故障诊断 |
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| 引用本文： | 段泽森,郝如江,张晓锋,程旺,夏晗铎.基于卷积网络与自适应SVM的齿轮箱故障诊断[J].国防交通工程与技术,2022,20(2):21-24,4. |
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| 作者姓名： | 段泽森 郝如江 张晓锋 程旺 夏晗铎 |
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| 作者单位： | 石家庄铁道大学机械工程学院,河北石家庄050043 |
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| 基金项目： | 河北省引进留学人员资助项目 |
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| 摘 要： | 针对齿轮箱运作过程中故障诊断效果不理想的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)方法.首先利用特征参量求出信号的时频特征统计量,其次利用卷积神经网络对时频特征统计量进行二次特征提取,最后利用粒子群优化的支持向量机进行分类.经实验验证,此方法准确率不仅高于其他经典网络模型,而且训练...
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 支持向量机 齿轮箱 故障诊断 粒子群优化算法 |
Gearbox Fault Diagnosis Based on Convolutional Network and Adaptive SVM |
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| DUAN Zesen,HAO Rujiang,ZHANG Xiaofeng,CHENG Wang,XIA Handuo.Gearbox Fault Diagnosis Based on Convolutional Network and Adaptive SVM[J].Traffic Engineering and Technology for National Defence,2022,20(2):21-24,4. |
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| Authors: | DUAN Zesen HAO Rujiang ZHANG Xiaofeng CHENG Wang XIA Handuo |
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