机床与液压

作者：胡远罕，潘玉娜，谢鲲，魏婷婷

单位：上海应用技术大学轨道交通学院；上海应用技术大学轨道交通学院；上海应用技术大学轨道交通学院；上海应用技术大学机械工程学院

关键词：滚动轴承;退化指标;卷积神经网络

基金：国家重点研发计划（2020YFB2007700）;上海应用技术大学跨学科研究生团队（GN203006020-B20）

针对传统滚动轴承退化指标构建方法高度依赖于人工筛选特征的问题，提出基于卷积神经网络的端到端的滚动轴承性能退化指标构建方法。该方法在Softmax的输出端设置两个节点，分别代表正常和失效状态，以正常状态归一化的幅值谱为训练样本，以待评估数据在正常节点输出概率为基础，构建了滚动轴承性能退化指标。通过在不同实验数据集中的应用，以及与其他指标的对比，验证了该方法的有效性和优越性。

来源：2023年第15期

《机床与液压》期刊编辑部

查看机床与液压杂志2023年第15期