基于改进激活函数的一维卷积神经网络电机轴承故障诊断的研究
任大卫
周舒昊
伦淑娴
李明
渤海大学控制科学与工程学院,辽宁锦州 121013
摘要：提出了一种基于改进激活函数的一维卷积神经网络的电机轴承故障诊断的方法,该方法首先介绍了一维卷积神经网络的结构,然后详细说明了激活函数的改进点,最后通过仿真试验依次采用三种一维卷积神经网络对电机轴承故障进行分类,通过对比发现,此方法具有诊断准确率高、收敛速度快、无需人为提取故障特征等优点.
关键词：激活函数一维卷积神经网络电机轴承故障诊断
分类号：TH133(机械零件及传动装置)TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2024-03-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 74-80 )
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