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IEWT-CS和LCNN在轴承故障诊断中的应用
被引量:
2
1
作者
陈志刚
杜小磊
+1 位作者
张楠
张俊玲
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期463-472,共10页
针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法。采用压缩感知方法减弱轴承信号强...
针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法。采用压缩感知方法减弱轴承信号强背景噪声干扰;采用改进经验小波变换算法将信号分解为若干本征模态函数,并通过相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量并重构;将重构信号输入导联卷积神经网络中进行自动特征提取与故障识别。轴承故障诊断实验表明:提出方法受先验知识和主观影响较小,避免了复杂的特征提取与分类过程,相较于其他方法具有更高的泛化能力、特征提取能力和故障识别能力。
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关键词
滚动轴承
压缩感知
改进经验小波变换
导联卷积神经网络
故障诊断
模式识别
特征提取
降噪
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职称材料
题名
IEWT-CS和LCNN在轴承故障诊断中的应用
被引量:
2
1
作者
陈志刚
杜小磊
张楠
张俊玲
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京市建筑安全监测工程技术研究中心
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期463-472,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51605022)
北京市优秀人才培养项目(2013D005017000013)
北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201710016014).
文摘
针对传统轴承故障诊断方法易受噪声干扰、过度依赖专家经验和故障信号特征提取与优化选择困难的问题,本文提出了一种基于改进经验小波变换与压缩感知联合降噪结合导联卷积神经网络的轴承故障诊断方法。采用压缩感知方法减弱轴承信号强背景噪声干扰;采用改进经验小波变换算法将信号分解为若干本征模态函数,并通过相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量并重构;将重构信号输入导联卷积神经网络中进行自动特征提取与故障识别。轴承故障诊断实验表明:提出方法受先验知识和主观影响较小,避免了复杂的特征提取与分类过程,相较于其他方法具有更高的泛化能力、特征提取能力和故障识别能力。
关键词
滚动轴承
压缩感知
改进经验小波变换
导联卷积神经网络
故障诊断
模式识别
特征提取
降噪
Keywords
rolling bearing
compressive sensing
improved empirical wavelet transform
lead convolution neural network
fault diagnosis
pattern recognition
feature extraction
noise reduction
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
IEWT-CS和LCNN在轴承故障诊断中的应用
陈志刚
杜小磊
张楠
张俊玲
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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