行星齒輪箱降噪能力A-CNN模型及其智能診斷

摘要： 為了降低隨機(jī)噪聲對行星齒輪箱振動信號造成的干擾，設(shè)計了一種采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A-CNN）算法的行星齒輪箱故障診斷，可以實(shí)現(xiàn)對噪聲的良好抗干擾性能，采用A-CNN進(jìn)行處理時可以通過Dropout實(shí)現(xiàn)輸入信號的隨機(jī)干擾，再以多尺度卷積核模塊完成干擾信號開展特征分析和多尺度特征學(xué)習(xí)的過程。研究結(jié)果表明：采用Dropout處理信號后能夠大幅提升模型抗噪性能，當(dāng)設(shè)置3dB強(qiáng)噪條件時提升近... （共4頁）