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1.
基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测
李东东
王浩
杨帆
郑小霞
周文磊
邹胜华
《航空动力学报》
2018,45(6):80-87, 108
将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。
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