基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究.docxVIP

下载本文档

0
0
约4.87千字
约 9页
2025-01-30 发布于北京
举报
版权申诉

基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究.docx

1、本文档共9页，其中可免费阅读3页，需付费70金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于VMD-1DCNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究

基于VMD-1D-CNN-GRU的滚动轴承故障诊断方法研究

一、引言

随着现代工业设备的日益复杂化，轴承故障的诊断和预警在维护保养方面变得越来越重要。对于滚动轴承，准确诊断其是否发生故障不仅有利于设备运行维护的计划制定，更是避免意外停机和严重事故的先决条件。传统的诊断方法通常依赖于人工经验或特定设备进行故障识别，然而这些方法往往存在效率低下、准确率不高的问题。近年来，随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究者开始尝试利用该技术进行滚动轴承的故障诊断。本文将重点研究基于变分模态分解（VMD）与一维卷积神经网络（1D-CNN）结合循环神经网络