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基于改进深度卷积神经网络的轴承故障诊断

张彩华 张英杰 李明 陆碧良 李蒲德

计算技术与自动化2023,Vol.42Issue(3):19-26,8.
计算技术与自动化2023,Vol.42Issue(3):19-26,8.DOI:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202303004

基于改进深度卷积神经网络的轴承故障诊断

Based on Improved Deep Convolutional Neural Network for Bearing Fault Diagnosis

张彩华 1张英杰 1李明 1陆碧良 1李蒲德1

作者信息

  • 1. 湖南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410082
  • 折叠

摘要

关键词

风电机组/轴承/故障诊断/深度卷积神经网络

Key words

wind turbine/bearing/fault diagnosis/deep convolutional neural network

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张彩华,张英杰,李明,陆碧良,李蒲德..基于改进深度卷积神经网络的轴承故障诊断[J].计算技术与自动化,2023,42(3):19-26,8.

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2019YFE0105300) (2019YFE0105300)

计算技术与自动化

OACSTPCD

1003-6199

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