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Fault Diagnosis of Linear Guide Rails Based on SSTG Combined with ca-densenet

Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics 2024年第1期3卷 1-10页

作者： Yanping Wu Juncai Song Xianhong Wu Xiaoxian Wang Siliang Lu School of Electrical Engineering and Automation Anhui UniversityHefei 230601China School of Internet Anhui UniversityHefei 230039China School of Electronic Information Engineering Anhui UniversityHefei 230601China

Monitoring the status of linear guide rails is essential because they are important components in linear motion mechanical ***,this paper proposes a new method of conducting the fault diagnosis of linear guide ***,synchrosqueezing transform(SST)combined with Gaussian high-pass filter,termed as SSTG,is proposed to process vibration signals of linear guide rails and obtain time-frequency images,thus helping realize fault feature visual ***,the coordinate attention(ca)mechanism is introduced to promote the densenet model and obtain the ca-densenet deep learning framework,thus realizing accurate fault *** experiments with other methods reveal that the proposed method has a high classification accuracy of up to 95.0%.The experimental results further demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method for the fault diagnosis of linear guide rails.

关键词： ca-densenet fault diagnosis linear guide rails SSTG

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