基于高斯濾波與多尺度CNN的抗噪軸承故障診斷方法

摘要： 針對滾動軸承在強背景噪聲環(huán)境下故障診斷性能不佳，已有基于深度學習和降噪處理的故障診斷模型規(guī)模較大，復雜度較高導致難以實際部署的問題，提出一種基于高斯濾波（Gaussian-filter）和多尺度卷積神經網絡（MultiScale Convolution Neural Network,MSCNN）的滾動軸承故障診斷方法，可在噪聲環(huán)境中實現(xiàn)低復雜度、高精度的故障診斷，并對不同負載情... （共6頁）