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题名轴承故障信号深度自动编码器诊断有效性测试
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作者
劳胜领
董会锦
修素朴
李生
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机构
周口职业技术学院汽车与机电工程学院
武汉理工大学航运学院
郑州机械研究所有限公司
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期149-152,158,共5页
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基金
河南省高等学校科技计划项目(21B460008)。
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文摘
轴承作为机械传动中不可缺少的部件,其故障识别效率直接影响到传动设备的作业稳定性。为了提高轴承智能故障诊断能力,通过充足源域数据来完成深度自动编码器训练,采用不同故障测试该诊断方法的有效性。研究结果表明:因为受到噪声因素干扰,导致源域与目标域样本都出现了不同的分布特征。测试获得的诊断准确率均值为89.42%。本次设置的目标域内只包含了一个训练样本,按照以上方法同样可以实现对各类机械设备迁移诊断。本迁移模型可以达到89.51%的诊断准确率,相对其他迁移模型获得了更高准确率。本次设计的迁移模型标准差只有0.624,比参考模型更小,表现出了优异稳定性。该研究对提高机械传动的稳定性具有很好的理论支撑价值,易于推广应用。
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关键词
提升深度自动编码器
轴承故障
迁移诊断
准确率
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Keywords
Enhanced Depth Autoencoder
Bearing Failure
Migration Diagnosis
Accuracy
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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