《表1 实验用数据集：基于多尺度卷积策略CNN的滚动轴承故障诊断》

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《基于多尺度卷积策略CNN的滚动轴承故障诊断》

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为比对算法在不同数据集上的优劣，本实验将0、1、2、3hp等4种负载下的10种故障状态振动信号分成了5种不同的数据集。其中，数据集A、B、C、D分别由负载为0、1、2、3 hp的10种故障状态振动信号组成，数据集E则包含前面4种不同负载的振动信号。轴承转速1 730～1 797 r/min，传感器的采样频率为12 kHz，轴承旋转1圈约采集400个数据，故以1 024个数据点为1个样本长度[20]。每类样本采用“时间步”[21-22]的方式进行数据扩充，并随机选择其中的70%用于模型训练，30%用于模型测试。实验用数据集如表1所示。