《表3 轴承座信号分类结果》

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《基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法》

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本文将同种故障轴承在不同转速下采集到的信号样本作为一种故障数据，然后用3种不同的数据预处理方法对振动信号进行处理，将得到的图片数据集按照2∶8的比例，将其随机划分为训练集和测试集，将样本集作为CNN的输入，本文所采用的CNN网络模型如图8所示，最后的到不同数据处理方法与CNN结合的故障分类结果如图10和表3所示。