文档名：不平衡转子系统弯扭耦合复杂故障智能诊断
摘要：弯曲振动与扭转振动耦合在旋转机械实际运行中往往不可避免.考虑不平衡转子不同复杂工况的弯扭耦合情况,利用深度学习技术的优势,构建了基于一维卷积神经网络的诊断模型,提出了一种用于处理不平衡转子发生弯曲,扭转以及弯扭耦合振动情况的智能故障诊断方法.分析了数据输入类型和L2正则化对诊断的影响,优化了诊断模型以提高诊断精度,并进行了试验验证.研究结果表明,该方法可以实现不同转速下,发生弯扭耦合振动时单种或多种复合故障的智能诊断,获得比其他方法更好的诊断效果.
作者：李舜酩 陆建涛 沈涛 李香莲 Author：LIShunming LUJiantao SHENTao LIXianglian
作者单位：南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016;南通理工学院汽车工程学院,江苏南通226002南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016上海华为技术有限公司智能汽车部,上海201206
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(13)
分类号：TH17
关键词：转子系统 弯扭耦合振动 深度学习 L2正则化
Keywords：rotorsystem bendingandtorsionalcoupledvibration deeplearning L2regularization
机标分类号：
在线出版日期：2023年8月22日
基金项目：国家自然科学基金不平衡转子系统弯扭耦合复杂故障智能诊断[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(13)李舜酩 陆建涛 沈涛 李香莲弯曲振动与扭转振动耦合在旋转机械实际运行中往往不可避免.考虑不平衡转子不同复杂工况的弯扭耦合情况,利用深度学习技术的优势,构建了基于一维卷积神经网络的诊断模型,提出了一种用于处理不平衡转子发生弯曲,扭转以及...参考文献和引证文献
参考文献
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