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基于GST与改进CNN的滚动轴承智能故障诊断

于洋 马军 王晓东 杨创艳

铁道科学与工程学报2022，Vol.19Issue(7)：2050-2060,11.
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铁道科学与工程学报2022，Vol.19Issue(7)：2050-2060,11.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20210920

基于GST与改进CNN的滚动轴承智能故障诊断

Intelligent fault diagnosis of rolling bearings based on GST and improved CNN

于洋 1马军 2王晓东 1杨创艳2

作者信息

  • 1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
  • 2. 昆明理工大学 云南省人工智能重点实验室,云南 昆明 650500
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摘要

关键词

滚动轴承/广义S变换/卷积神经网络/EReLTanh

分类

机械制造

引用本文复制引用

于洋,马军,王晓东,杨创艳..基于GST与改进CNN的滚动轴承智能故障诊断[J].铁道科学与工程学报,2022,19(7):2050-2060,11.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51765002,61663017) （51765002,61663017）

云南省科技计划资助项目(2019FD042) （2019FD042）

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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