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基于改进1D-CNN的轴承故障实时诊断方法

季利鹏 郝健 曹家宁 王杭

软件导刊2023,Vol.22Issue(7):32-37,6.
软件导刊2023,Vol.22Issue(7):32-37,6.DOI:10.11907/rjdk.231177

基于改进1D-CNN的轴承故障实时诊断方法

Real-time Diagnosis Method of Bearing Fault Based on Improved 1D-CNN

季利鹏 1郝健 1曹家宁 1王杭1

作者信息

  • 1. 上海理工大学 机械工程学院,上海 200093
  • 折叠

摘要

关键词

残差结构/电机/轴承故障/高准确率/1D-CNN/实时性

Key words

residual structure/motor/bearing fault/high accuracy/1D-CNN/real-time performance

分类

机械工程

引用本文复制引用

季利鹏,郝健,曹家宁,王杭..基于改进1D-CNN的轴承故障实时诊断方法[J].软件导刊,2023,22(7):32-37,6.

基金项目

上海市专业技术服务平台建设项目(22DZ2291800) (22DZ2291800)

软件导刊

1672-7800

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