卷積深度森林滾動(dòng)軸承故障診斷方法

摘要： 針對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號非線性、樣本量少、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)診斷算法需要專家經(jīng)驗(yàn)等問題，提出了一種卷積深度森林（Convolutional Deep Forest,CDF）的故障診斷方法。首先對一維振動(dòng)信號進(jìn)行歸一化和轉(zhuǎn)圖片預(yù)處理，接著利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖片訓(xùn)練，完成端到端的特征提取，然后使用級聯(lián)森林對特征進(jìn)行分析并分類，最后在軸承數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了CDF的有效性。試驗(yàn)結(jié)果表明，CDF針對4... （共8頁）