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基于LSTM的轴承故障诊断端到端方法

庄雨璇 李奇 杨冰如 陈良 沈长青

噪声与振动控制2019,Vol.39Issue(6):187-193,7.
噪声与振动控制2019,Vol.39Issue(6):187-193,7.DOI:10.3969/j.issn.1006-1355.2019.06.033

基于LSTM的轴承故障诊断端到端方法

An End-to-End Approach for Bearing Fault Diagnosis based on LSTM

庄雨璇 1李奇 1杨冰如 1陈良 1沈长青2

作者信息

  • 1. 苏州大学机电工程学院,江苏苏州215006
  • 2. 苏州大学轨道交通学院,江苏苏州215006
  • 折叠

摘要

关键词

故障诊断/机械轴承/长短时记忆网络/端到端方法/深度学习

分类

机械制造

引用本文复制引用

庄雨璇,李奇,杨冰如,陈良,沈长青..基于LSTM的轴承故障诊断端到端方法[J].噪声与振动控制,2019,39(6):187-193,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51875375) (51875375)

噪声与振动控制

OACSCDCSTPCD

1006-1355

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