輪轂電機(jī)軸承故障的MIWF-2DCNN診斷方法
摘要: 為了有效監(jiān)測(cè)復(fù)雜工況下分布式驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車用輪轂電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),提高其軸承故障的識(shí)別準(zhǔn)確率,提出一種基于多信息加權(quán)融合和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MIWF-2DCNN)的故障診斷方法。首先,將輪轂電機(jī)軸承的多方位振動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)分別進(jìn)行二維數(shù)據(jù)重構(gòu)和時(shí)頻變換,逐一轉(zhuǎn)化成灰度圖后按照方位順序堆疊成時(shí)域灰度圖集和時(shí)頻域灰度圖集,作為故障診斷模型的輸入;其次,將高效通道注意力機(jī)制(ECANet)的... (共9頁(yè))
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