| 注册
首页|期刊导航|北京大学学报(自然科学版)|基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

周翔宇 毛善君 李梅

北京大学学报(自然科学版)2023,Vol.59Issue(2):251-260,10.
北京大学学报(自然科学版)2023,Vol.59Issue(2):251-260,10.DOI:10.13209/j.0479-8023.2022.098

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

Bearing Fault Diagnosis Method Based on Down-Sampling in Frequency Domain and CNN

周翔宇 1毛善君 1李梅1

作者信息

  • 1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871
  • 折叠

摘要

关键词

轴承故障诊断/深度学习/卷积神经网络(CNN)/强噪声/多工况

引用本文复制引用

周翔宇,毛善君,李梅..基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法[J].北京大学学报(自然科学版),2023,59(2):251-260,10.

基金项目

国家重点研发计划(2020YFB1314000)资助 (2020YFB1314000)

北京大学学报(自然科学版)

OACSTPCD

0479-8023

访问量2
|
下载量0
段落导航相关论文