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基于Pytorch框架的CNN-LSTM模型在CWRU軸承故障診斷的應(yīng)用

1年前作者：努力の小熊分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了基于Pytorch框架的CNN-LSTM模型在CWRU軸承故障診斷的應(yīng)用。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

目錄

1. 簡介

2. 方法

2.1數(shù)據(jù)集

2.2模型架構(gòu)

1. 簡介

CWRU軸承故障診斷是工業(yè)領(lǐng)域一個(gè)重要的問題，及早發(fā)現(xiàn)軸承故障可以有效地減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維修成本，提高生產(chǎn)效率和設(shè)備可靠性。傳統(tǒng)的基于信號處理和特征提取的方法通常需要手工設(shè)計(jì)特征，這在某些情況下可能無法充分表征復(fù)雜的故障模式。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為自動化特征提取和模式識別提供了新的解決方案。在這項(xiàng)工作中，我們將探索一種基于PyTorch框架的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合了CNN和LSTM，用于CWRU軸承故障的診斷。CNN用于提取時(shí)頻特征，而LSTM則用于對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分類。

2. 方法

2.1數(shù)據(jù)集

我們使用了西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)集（CWRU Bearing Data Center），該數(shù)據(jù)集是一個(gè)廣泛用于軸承故障診斷研究的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含了不同工作條件下的振動數(shù)據(jù)，其中包括正常工作狀態(tài)和不同類型的故障狀態(tài)，如內(nèi)圈故障、外圈故障和滾珠故障等。

2.2模型架構(gòu)

我們設(shè)計(jì)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，將CNN和LSTM結(jié)合起來，用于從時(shí)序振動數(shù)據(jù)中提取特征并進(jìn)行故障分類。具體而言，我們首先通過CNN提取振動數(shù)據(jù)的時(shí)頻特征，然后將這些特征序列輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行序列建模和分類。這樣的結(jié)構(gòu)能夠有效地捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)的長期依賴關(guān)系和時(shí)頻信息，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-852440.html

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