基于Mel光譜數(shù)據(jù)增強(qiáng)和ResNet網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷模型

摘要： 針對工業(yè)數(shù)據(jù)采集困難和稀疏數(shù)據(jù)特征提取能力有限等問題，提出一種基于Mel光譜數(shù)據(jù)增強(qiáng)和ResNet網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷模型。為了增加訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的多樣性，引入了Mel光譜數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，提高模型的泛化能力，使其能夠更好地適應(yīng)各種滾動軸承故障情況。通過ResNet網(wǎng)絡(luò)殘差單元的堆疊深度捕捉復(fù)雜的故障特征信息，進(jìn)而有效識別滾動軸承的故障模式。最后，對實(shí)驗現(xiàn)場采集的滾動軸承故障數(shù)據(jù)進(jìn)... （共6頁）