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ID / 提交时间

203 / 2025-06-14 09:41:08

标题

Research on Motor Fault Diagnosis Based on Improved Convolutional Neural Network of Random Forest under Small Sample Conditions

关键字

small sample,CNN,random forest,fault diagnosis,Gaussian noise

主题及专题

Special Sessions > SSL 24 Annual TEPEN & Silk Road Collaboration Symposium

状态

全文待审

作者

Wenjie Liu / National University of Defense Technology

Jiajie Hao / Hunan University

Yi Yang / National University of Defense Technology

Guoji Shen / National University of Defense Technology

摘要

针对传统卷积神经网络在小样本条件下运动状态监测中的局限性，本研究提出了一种改进的基于随机森林的卷积神经网络模型（CNN-RF），该模型利用随机森林代替了原始卷积神经网络的softmax分类层，从而将随机森林方法与卷积神经网络相结合。利用华中科技大学的方位数据集，利用连续小波变换生成小样本下的图像集，所提模型在小样本条件下表现出良好的分类性能。此外，当在 10% 小样本情况下将高斯噪声引入数据时，可以观察到 CNN-RF 表现出相当高的抗噪声鲁棒性。