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基于卷积神经网络的噪声环境下行星齿轮箱故障诊断研究目录TOC\o"1-3"\h\u194171.1引言 图1.17所示为利用F-measure指标评价所使用的CNN、SDAE、SDAE在七种不同健康状态模式下的分类性能。可以看到，WCNN方法除了在行星轮磨损F值为0.9479，其余都在0.95以上；而SDAE、MLP方法的F值波动相对较大，对于正常模式以及行星轮裂纹较为敏感，而对于磨损这类故障则不易区分。同时，SDAE在所有模式下的F值基本维持在0.9左右，均高于MLP，表明SDAE方法有一定抗噪声能力。由此，从F-measure值的角度可见，WCNN方法性能稳定，有较强的抗噪声能力。从故障模式上看，三种方法在正常以及行星轮裂纹下的F值最高，行星轮磨损下的F值最低，说明行星轮磨损容易误分，而正常模式以及行星轮裂纹容易区分；相对而言断齿类的故障区分度也较高，这是因为断齿的能量较大，啮合冲击成分突出，故障特征明显，而对于磨损而言，虽然属于轻度故障，然而故障件在运行过程中磨损程度会不断加深，由于行星轮绕着太阳轮旋转，也带来了太阳轮的损伤，造成了误诊；对于故障部件而言，行星轮的故障会误分到太阳轮之中，太阳轮故障间也容易造成误
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