轻工学报

作者：丁頔, 南国防

单位：上海理工大学能源与动力工程学院,上海200093

关键词：卷积神经网络, 递归神经网络, 故障诊断, 旋转机械

针对目前旋转机械故障诊断存在运算时间长、精度不高等问题，将CNN的特征提取能力和RNN时序处理能力相结合，提出了CNN-RNN融合分析法.该方法使用一维CNN网络提取特征数据，剔除受环境噪音等因素影响的无效信息且依然具有时序性，再由处理时序数据精度较高的RNN对该特征数据进行计算处理进而对旋转机械进行故障诊断.在测试集上的验证实验结果表明，该方法不需要手动提取特征数据，运算时间大约减少1/2，故障诊断精度提高约2%，具有可行性.

来源：2020年第1期

《轻工学报》期刊编辑部

查看轻工学报杂志2020年第1期