多輸入Stacking模型融合滾動軸承故障診斷

摘要： 針對現有單輸入模型抗噪聲能力不強、泛化能力不足的問題，提出了一種基于多輸入Stacking模型融合的滾動軸承故障診斷方法。該方法對滾動軸承的原始振動信號進行預處理，分別對原始信號進行經驗模態(tài)分解、變分模態(tài)分解和多分辨率分析，將3種預處理后的信號輸入到改進的卷積神經網絡和改進的雙輸入卷積神經網絡中進行訓練及測試；各模型通過Stacking方法進行融合，以實現滾動軸承各種類型故障的...