一种基于 Conv-LSTM 的滚动轴承故障诊断方法

打开文本图片集

摘要：针对轴承传统的故障诊断方法存在辨别故障类型难和预处理步骤多的问题，提出一种基于 Conv-LSTM（卷积长短期记忆网络）的模型。该模型以 Conv-LSTM单元模块作为处理层，能自识别和自处理故障特征信息;同时该模型可直接处理切片后的原始信号，通过 Conv-LSTM模型的分类结果并结合标签可诊断出滚动轴承的故障类型。（剩余5551字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。