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基于CEEMDAN+WT的齿轮箱轴承故障诊断研究
1
作者
齐佳宝
王琳
+4 位作者
刘劲涛
李家奇
顾渝林
朱怡波
陈冀驰
《沈阳工程学院学报(自然科学版)》
2025年第1期84-90,共7页
为了有效识别轴承故障,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值联合的卷积神经网络故障诊断模型。首先,运用自适应噪声完备集合经验模态分解算法将采集到的信号分解成本征模态分量,使用小波阈值法对高频的分量进行去噪处理;...
为了有效识别轴承故障,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值联合的卷积神经网络故障诊断模型。首先,运用自适应噪声完备集合经验模态分解算法将采集到的信号分解成本征模态分量,使用小波阈值法对高频的分量进行去噪处理;其次,将去噪后的分量和未去噪的分量进行重构,得到去噪后的信号;最后,基于支持向量机及卷积神经网络建立轴承故障诊断模型,将去噪后的信号进行分类处理。结果表明:基于支持向量机建立的模型准确率可达到88.2%,基于卷积神经网络建立的模型准确率可达到98.5%以上。
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关键词
轴承振动信号
CEEMDAN+小波阈值
去噪处理
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于CEEMDAN+WT的齿轮箱轴承故障诊断研究
1
作者
齐佳宝
王琳
刘劲涛
李家奇
顾渝林
朱怡波
陈冀驰
机构
沈阳工程学院能源动力与核技术工程学院
沈阳工程学院机械工程学院
沈阳工业大学机械工程学院
出处
《沈阳工程学院学报(自然科学版)》
2025年第1期84-90,共7页
基金
国家自然科学基金(NSFC 62001312、62101355)
辽宁省联合基金项目面上资助项目(2023-MSLH-214)
+1 种基金
辽宁省教育厅科学研究项目(JYTMS20230315)
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZZ20220139)。
文摘
为了有效识别轴承故障,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解与小波阈值联合的卷积神经网络故障诊断模型。首先,运用自适应噪声完备集合经验模态分解算法将采集到的信号分解成本征模态分量,使用小波阈值法对高频的分量进行去噪处理;其次,将去噪后的分量和未去噪的分量进行重构,得到去噪后的信号;最后,基于支持向量机及卷积神经网络建立轴承故障诊断模型,将去噪后的信号进行分类处理。结果表明:基于支持向量机建立的模型准确率可达到88.2%,基于卷积神经网络建立的模型准确率可达到98.5%以上。
关键词
轴承振动信号
CEEMDAN+小波阈值
去噪处理
卷积神经网络
Keywords
Bearing vibration signal
CEEMDAN+Wavelet threshold
Denoising processing
Convolutional neural network
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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1
基于CEEMDAN+WT的齿轮箱轴承故障诊断研究
齐佳宝
王琳
刘劲涛
李家奇
顾渝林
朱怡波
陈冀驰
《沈阳工程学院学报(自然科学版)》
2025
0
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