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公开(公告)号：CN116952585A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310902040.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于GAF和PSO‑CNN的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术，包括以下步骤：1）滚动轴承的振动信号通过GAF转化为二维图像，按照故障种类及程度贴上标签，构成一个故障数据集；2）给定CNN的超参数初始化范围，按照给定的初始化范围初始化多个CNN；3），使用编码方式对所有CNN进行编码组成初代粒子群；4）使用粒子群算法对3）中的所有CNN进行多次迭代，按照适应度值选取最优的CNN；5）使用最优的CNN对1）中的数据集进行故障分类。经实验验证，本发明可以生成具有较高分类精度的CNN。
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