時間特征與空間特征融合的輕量網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

摘要： 為了解決多傳感器數(shù)據(jù)間存在信息交叉、特征重復，導致模型訓練精度低的問題，對滾動軸承在聲輻射信號下的故障診斷進行了研究，提出了一種時間特征與空間特征融合的輕量網(wǎng)絡(luò)故障診斷(SF-TFNet)方法。首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取了原始軸承聲陣列信號的空間特征(SFs),使用長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)提取了聲陣列信號中的時域特征(TFs),并對提取的SFs和TFs進行了特征融合，生成了新... （共10頁）