基于多尺度1D-CNN卷积神经网络的轴承故障诊断

基于多尺度1D-CNN卷积神经网络的轴承故障诊断方法是一种用于识别轴承故障的技术。该方法首先通过数据处理层对输入信号进行预处理，然后使用不同尺度的卷积核对信号进行卷积操作，并将提取的特征进行融合。这样可以增加频带信息，从而提高故障诊断的准确性。常见的特征提取算法包括快速傅里叶变换、小波变换、经验模态分解以及信号的统计学特征等。而模式分类算法则包括支持向量机、BP神经网络、贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。