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基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
10
1
作者
任朝晖
于天壮
+1 位作者
丁东
周世华
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1105-1110,共6页
为揭示滚动轴承故障振动信号的典型特征规律,结合变分模态分解(VMD)与深度置信网络(DBN)的优势,提出轴承振动信号特征的提取方法.将信号先进行基于VMD的分解,根据各模态分量频谱图确定其模态参数,得到若干个模态分量.然后,基于DBN强大...
为揭示滚动轴承故障振动信号的典型特征规律,结合变分模态分解(VMD)与深度置信网络(DBN)的优势,提出轴承振动信号特征的提取方法.将信号先进行基于VMD的分解,根据各模态分量频谱图确定其模态参数,得到若干个模态分量.然后,基于DBN强大的特征提取能力,采用DBN无监督特征提取方法,将得到的模态分量映射到一维,并融合各分量的DBN特征形成特征向量,将其作为粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的输入进行故障诊断.实验验证与对比分析证明了VMD-DBN方法的可行性与优越性.
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关键词
滚动轴承
变分模态分解
深度置信网络
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法
被引量：
10
1
作者
任朝晖
于天壮
丁东
周世华
机构
东北大学机械工程与自动化学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期1105-1110,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N180304018).
文摘
为揭示滚动轴承故障振动信号的典型特征规律,结合变分模态分解(VMD)与深度置信网络(DBN)的优势,提出轴承振动信号特征的提取方法.将信号先进行基于VMD的分解,根据各模态分量频谱图确定其模态参数,得到若干个模态分量.然后,基于DBN强大的特征提取能力,采用DBN无监督特征提取方法,将得到的模态分量映射到一维,并融合各分量的DBN特征形成特征向量,将其作为粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的输入进行故障诊断.实验验证与对比分析证明了VMD-DBN方法的可行性与优越性.
关键词
滚动轴承
变分模态分解
深度置信网络
特征提取
故障诊断
Keywords
rolling bearing
VMD(variational mode decomposition)
DBN(deep belief network)
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法
任朝晖
于天壮
丁东
周世华
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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