矿山设备轴承故障诊断与异常分析
作者机构：江西铜业集团有限公司德兴铜矿江西德兴市334224
出 版 物：《采矿技术》 (Mining Technology)
年 卷 期：2021年第21卷第4期
页 面：183-186页
学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学]
摘 要：在矿山机械设备中,滚动轴承是最为关键的核心零件之一,若轴承出现故障,不仅会影响各机械设备的正常工作,而且会带来极为严重的安全隐患。因此,应用相关科学技术对轴承进行实时状态监控,及时发现甚至预测轴承故障,具有重要的经济和安全价值。对此,构建了基于dropout技术的一维卷积神经网络来进行轴承故障诊断,并在CWRU轴承数据集上进行了相关试验,最终模型在测试集上的故障诊断率高达92.9%,验证了一维卷积神经网络在轴承故障诊断中的适用性。
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