作者：张立智,谭继文,徐卫晓,井陆阳 单位：大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会 出版：《组合机床与自动化加工技术》2019年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZHJC2019080160 DOC编号：DOCZHJC2019080169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对滚动轴承故障诊断中单一传感器信息的不全面性、单一网络模型的不确定性，提出了基于多深度学习模型决策融合的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用深度卷积网络(CNN)和层叠降噪自动编码器(SDAE)分别对两个振动传感器信号进行自适应特征提取，经softmax初步分类。接着将两个网络的输出结果利用D-S证据理论进行融合，得到最终诊断结果。实验结果表明，利用该方法对滚动轴承进行故障诊断正确率达到95.63%，相比CNN正确率提高了5.49%，相比SDAE正确率提高了10.42%，验证了该方法的有效性。

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