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多通道特征融合卷积神经网络的齿轮箱故障诊断

张名武 李舜酩 程龙欢

重庆理工大学学报2022,Vol.36Issue(8):146-151,6.
重庆理工大学学报2022,Vol.36Issue(8):146-151,6.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.08.017

多通道特征融合卷积神经网络的齿轮箱故障诊断

Gearbox fault diagnosis based on multi-channel feature fusion convolutional neural network

张名武 1李舜酩 1程龙欢2

作者信息

  • 1. 南京航空航天大学能源与动力学院,南京 210016
  • 2. 南通理工学院汽车工程学院,江苏南通 226002
  • 折叠

摘要

关键词

多通道/卷积神经网络/格拉米角场/故障诊断

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张名武,李舜酩,程龙欢..多通道特征融合卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J].重庆理工大学学报,2022,36(8):146-151,6.

基金项目

国家自然科学基金项目(51975276) (51975276)

中国航空发动机集团有限公司四川燃气涡轮研究院稳定支持项目(WDZC-2020-4-7) (WDZC-2020-4-7)

重庆理工大学学报

OA北大核心CSTPCD

1674-8425

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