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行星齒輪箱降噪能力A-CNN模型及其智能診斷

機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 頁數(shù)： 4 2024-05-31
摘要： 為了降低隨機(jī)噪聲對(duì)行星齒輪箱振動(dòng)信號(hào)造成的干擾，設(shè)計(jì)了一種采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A-CNN）算法的行星齒輪箱故障診斷，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲的良好抗干擾性能，采用A-CNN進(jìn)行處理時(shí)可以通過Dropout實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的隨機(jī)干擾，再以多尺度卷積核模塊完成干擾信號(hào)開展特征分析和多尺度特征學(xué)習(xí)的過程。研究結(jié)果表明：采用Dropout處理信號(hào)后能夠大幅提升模型抗噪性能，當(dāng)設(shè)置3dB強(qiáng)噪條件時(shí)提升近... （共4頁）

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