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摘 要:針對(duì)風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷中特征提取困難,模型迭代速度慢,精度低的問題,該文提出一種基于改進(jìn)二值化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷方法。首先采用格拉姆角場(chǎng)(GAF)將軸承振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為二維圖像,以提高特征提取精度,然后結(jié)合深度殘差網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制構(gòu)建BNN-RA(BNN+ Residual Network + Spatial attention network structure)故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)軸承的高效故障診斷,最終通過美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)(CWRU)與江南大學(xué)(JNU)公開的軸承數(shù)據(jù)集進(jìn)行方法有效性驗(yàn)證。(剩余14783字)
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基于BNN-RA模型的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷研究
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