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Bearings Intelligent Fault Diagnosis by 1-D adder neural networks

Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics 2022年第3期1卷 160-168页

作者： Jian Tang Chao Wei Quanchang Li Yinjun Wang Xiaoxi Ding Wenbin Huang College of Mechanical Engineering Chongqing UniversityChongqing 400044China Department of Mechanical and Materials Engineering Queen’s UniversityKingstonCanada

Integrated with sensors,processors,and radio frequency(RF)communication modules,intelligent bearing could achieve the autonomous perception and autonomous decision-making,guarantying the safety and reliability during their ***,because of the resource limitations of the end device,processors in the intelligent bearing are unable to carry the computational load of deep learning models like convolutional neural network(CNN),which involves a great amount of multiplicative *** minimize the computation cost of the conventional CNN,based on the idea of adderNet,a 1-D adder neural network with a wide first-layer kernel(WAddNN)suitable for bearing fault diagnosis is proposed in this *** proposed method uses the l1-norm distance between filters and input features as the output response,thus making the whole network almost free of multiplicative *** whole model takes the original signal as the input,uses a wide kernel in the first adder layer to extract features and suppress the high frequency noise,and then uses two layers of small kernels for nonlinear *** experimental comparison with CNN models of the same structure,WAddNN is able to achieve a similar accuracy as CNN models with significantly reduced computational *** proposed model provides a new fault diagnosis method for intelligent bearings with limited resources.

关键词： adder neural network convolutional neural network fault diagnosis intelligent bearings l1-norm distance

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