齒輪箱故障邊緣智能診斷方法及應用研究

摘要： 針對齒輪箱運行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)量大而數(shù)據(jù)價值密度低導致的數(shù)據(jù)傳輸和存儲困難、受到帶寬影響導致的故障辨識實時性差以及大而深的深度學習模型難以有效部署至邊緣端硬件等問題，本文提出了一種基于乘法-卷積網(wǎng)絡(MCN)的齒輪箱故障邊緣智能診斷方法。首先，綜合考慮信號濾波在特征表征以及深度學習在特征提取的優(yōu)勢，設計了一種輕量化的MCN模型，同時在嵌入式微處理器搭建了一套端側邊緣智能處理原型與系... （共11頁）