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基于深度CNN和ELM的滚动轴承故障诊断研究深度卷积神经网络极限学习机滚动轴承故障诊断实时性 2020/7/16

提出了一种深度卷积神经网络与极限学习机相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法。该方法的第一阶段训练深度卷积神经网络作为特征提取器：通过卷积层和池化层提取低阶特征，然后在全连接层合成高层次特征。第二阶段将第一阶段自适应提取出来的特征通过极限学习机进行轴承故障类别的准确快速分类，实现了自适应“端到端”的故障诊断。实验结果表明，该方法能有效的识别故障类别，缩短了训练时间，并具有良好的鲁棒性和实时性。