《表4 4种样本对故障类型的平均诊断准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《采用多通道样本和深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了定量对比4种样本诊断准确率的差异，选取了4种网络结构诊断稳定后第250～500次迭代的平均准确率，结果如表4所示，其中A网络结构下的诊断准确率为98.82%。计算了三通道样本识别准确率相对于驱动端、风扇端单通道样本准确率的提升率，其中RCOL、RDE、RFE分别是三通道样本、驱动端样本和风扇端样本的诊断准确率。从A到D结构，提升率分别为7.48%、14.02%、13.32%和23.16%，可以看到在不同梯度的准确率下，三通道样本识别准确率均高于单通道样本诊断准确率。