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变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
被引量：
12
1
作者
徐彦伟
蔡薇薇
+2 位作者
颉潭成
陈立海
刘明明
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期3247-3258,共12页
针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法。首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进...
针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法。首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断。试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100%。
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关键词
地铁牵引电机
轴承
卷积神经网络
信息融合
故障诊断
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职称材料
基于FFT-SDAE的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
被引量：
7
2
作者
李琛
徐彦伟
+1 位作者
颉潭成
赵朋飞
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第11期155-161,共7页
针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊...
针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法。首先,使用大量无标签数据预训练深度自编码器的特征提取能力,自适应提取轴承故障特征;然后,通过小样本有标签数据微调网络学习分类性能,搭建地铁牵引电机轴承的FFT-SDAE网络模型;最后,通过试验研究FFT-SDAE网络结构对轴承故障诊断准确率的影响,选取最佳网络参数。试验结果表明,在变转速和变载荷的情况下,所提方法可以很好地提取故障的深层特征,在使用工况较复杂的数据集时,所提方法的诊断准确率优于传统的故障诊断方法。
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关键词
堆叠降噪自编码器
变工况
地铁牵引电机
轴承
故障智能诊断
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职称材料
题名
变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
被引量：
12
1
作者
徐彦伟
蔡薇薇
颉潭成
陈立海
刘明明
机构
河南科技大学机电工程学院
智能数控装备河南省工程实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期3247-3258,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(51805151)
河南省高等学校重点科研资助项目(21B460004)。
文摘
针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法。首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断。试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100%。
关键词
地铁牵引电机
轴承
卷积神经网络
信息融合
故障诊断
Keywords
metro traction motor bearing
convolution neural network
information fusion
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于FFT-SDAE的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
被引量：
7
2
作者
李琛
徐彦伟
颉潭成
赵朋飞
机构
河南科技大学机电工程学院
智能数控装备河南省工程实验室
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021年第11期155-161,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51805151)
河南省高等学校重点科研项目(21B460004,14B460007)
河南省机械装备先进制造协同创新中心资助项目。
文摘
针对地铁牵引电机轴承故障诊断中因工况复杂影响人工提取特征效果的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和堆叠降噪自编码器(Stacked Denoising Auto Encoder,SDAE)(FFT-SDAE)的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法。首先,使用大量无标签数据预训练深度自编码器的特征提取能力,自适应提取轴承故障特征;然后,通过小样本有标签数据微调网络学习分类性能,搭建地铁牵引电机轴承的FFT-SDAE网络模型;最后,通过试验研究FFT-SDAE网络结构对轴承故障诊断准确率的影响,选取最佳网络参数。试验结果表明,在变转速和变载荷的情况下,所提方法可以很好地提取故障的深层特征,在使用工况较复杂的数据集时,所提方法的诊断准确率优于传统的故障诊断方法。
关键词
堆叠降噪自编码器
变工况
地铁牵引电机
轴承
故障智能诊断
Keywords
Stacked Denoising Auto Encoder(SDAE)
variable condition
subway traction motor bearing
intelligent fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
徐彦伟
蔡薇薇
颉潭成
陈立海
刘明明
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2021
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于FFT-SDAE的地铁牵引电机轴承故障智能诊断
李琛
徐彦伟
颉潭成
赵朋飞
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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