Multisignal VGG19 Network with Transposed Convolution for Rotating Machinery Fault Diagnosis Based on Deep Transfer Learning
المؤلفون المشاركون
Zhou, Jianye
Shao, Siyu
Bian, Gangying
Zhang, Lin
Yang, Xinyu
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To realize high-precision and high-efficiency machine fault diagnosis, a novel deep learning framework that combines transfer learning and transposed convolution is proposed.
Compared with existing methods, this method has faster training speed, fewer training samples per time, and higher accuracy.
First, the raw data collected by multiple sensors are combined into a graph and normalized to facilitate model training.
Next, the transposed convolution is utilized to expand the image resolution, and then the images are treated as the input of the transfer learning model for training and fine-tuning.
The proposed method adopts 512 time series to conduct experiments on two main mechanical datasets of bearings and gears in the variable-speed gearbox, which verifies the effectiveness and versatility of the method.
We have obtained advanced results on both datasets of the gearbox dataset.
The dataset shows that the test accuracy is 99.99%, achieving a significant improvement from 98.07% to 99.99%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Jianye& Yang, Xinyu& Zhang, Lin& Shao, Siyu& Bian, Gangying. 2020. Multisignal VGG19 Network with Transposed Convolution for Rotating Machinery Fault Diagnosis Based on Deep Transfer Learning. Shock and Vibration،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213010
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Jianye…[et al.]. Multisignal VGG19 Network with Transposed Convolution for Rotating Machinery Fault Diagnosis Based on Deep Transfer Learning. Shock and Vibration No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213010
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Jianye& Yang, Xinyu& Zhang, Lin& Shao, Siyu& Bian, Gangying. Multisignal VGG19 Network with Transposed Convolution for Rotating Machinery Fault Diagnosis Based on Deep Transfer Learning. Shock and Vibration. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1213010
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1213010
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر