基于卷积神经网络的化工旋转机械故障识别

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摘 要：针对化工旋转机械故障识别困难的问题，以旋转机械离心泵为例，通过分析二维卷积神经网络存在的问题，对卷积神经网络故障识别模型进行优化。首先利用小波变换等方法对机械振动信号进行特征提取，得到显著特征集，再利用降维方法去除不必要的环境噪音等冗余特征，使特征信息更容易被卷积神经网络识别;然后构建基于一维卷积神经网络的旋转机械故障识别模型，进行特征识别;最后，通过仿真试验，对上述改进后的故障识别模型进行验证。（剩余6084字）

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