基于SDP圖像和深度卷積網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷

摘要： 為提高發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷精度，提出一種基于對稱極坐標(biāo)（Symmetrized Dot Pattern,SDP）圖像和深度卷積網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network,CNN）的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷新方法。該方法以SDP變換為基礎(chǔ)，將發(fā)動(dòng)機(jī)故障振動(dòng)信號轉(zhuǎn)換為SDP圖像，而后將SDP圖像作為CNN的輸入，實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)故障的CNN自適應(yīng)特征提取和診斷。進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)典...