基于MCNN-LSTM和交叉熵?fù)p失函數(shù)的軸承故障診斷

摘要： 滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于各類大型機(jī)械設(shè)備中，發(fā)揮著支撐機(jī)械旋轉(zhuǎn)體、降低摩擦阻力、保證回轉(zhuǎn)精度的重要作用。由于滾動(dòng)軸承使用的廣泛性和關(guān)鍵性，滾動(dòng)軸承的實(shí)時(shí)狀態(tài)分析對(duì)于保證機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行具有重要意義，目前基于振動(dòng)信號(hào)分析的智能故障診斷方法在該領(lǐng)域被廣泛使用。采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（multi-scale convolutional neural network and...