陈炳才
个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
性别:男
毕业院校:哈尔滨工业大学
学位:博士
所在单位:计算机科学与技术学院
学科:计算机应用技术. 通信与信息系统
办公地点:创新园大厦
联系方式:手机:15504280859; 微信:33682049;
电子邮箱:china@dlut.edu.cn
扫描关注
基于改进卷积神经网络及LightGBM的滚动轴承故障诊断
点击次数:
论文类型:期刊论文
发表时间:2022-06-28
发表刊物:轴承
期号:06
页面范围:44-49
摘要:针对大多基于深度学习的故障诊断模型存在泛化能力不强、训练时间长等问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(GCNN)和LightGBM的轴承故障诊断方法,首先,利用卷积层对随机失活后的原始信号进行特征提取;然后,使用全局平均池化层取代全连接层以提高模型的泛化能力;最后,将提取到的特征输入到LightGBM中进行分类。试验结果表明,GCNN-LightGBM模型的训练、诊断平均时长分别只有44.64,0.08 s,在同负载、变负载测试集上的平均分类准确率分别高达99.72%和95.04%,诊断效率及分类准确率均优于其他对比模型,且具有较强的泛化能力。
备注:新增回溯数据