基于1D-CNN的滚动轴承端到端故障诊断方法

提出一种端到端的滚动轴承故障诊断模型,将三个步骤直接整合到一个模型中,直接将原始振动信号输入模型中,经过模型计算得到轴承故障类型。利用一维卷积神经网络强大的特征提取能力,对原始信号提取特征。通过实验对比分析,所述方法在美国凯斯西储数据集中能够达到99.33%的类间平均准确率,能够准确地对故障进行分类,具有较好的技术应用前景。