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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 158 - 162 (5page)
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In this paper, a fault diagnosis strategy using one-dimensional convolutional neural network (CNN) is developed for rolling bearing. Firstly, each basic unit in the CNN model to be proposed is introduced in detail, and the optimization algorithm required for the CNN is described to show the working principle, which provides a theoretical basis for the onedimensional CNN model. Next, a series of preprocessing such as overlap sampling and unique thermal coding are performed on the rolling bearing dataset from Case Western Reserve University, and a batch normalization algorithm is proposed to improve the training efficiency and performance of the CNN model. Finally, the designed one-dimensional CNN model is trained, the adaptive ability of the model with variable load is tested, and good results are obtained.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
3. BEARING FAULT DIAGNOSIS
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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