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题名基于深度支持证据统计的轴承运行可靠性评估
被引量：2
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作者
肖文荣
陈法法
陈保家
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机构
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
西安交通大学陕西省机械产品保障与诊断重点实验室
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期60-66,共7页
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基金
国家自然科学基金资助(51975324)
湖北省自然科学基金资助(2018CFB671)
+1 种基金
陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室开放基金(SKLMPQAD-201604)
水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室(三峡大学)开放基金项目(2021KJX09)。
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文摘
某台具体设备的运行可靠性评估是"个性"问题。基于设备运行数据大而丰富的特点,从证据论的观点出发,结合深度卷积自编码器,提出了一种深度支持证据统计方法,以实现无失效样本信息或缺乏分布函数等相关先验知识时的轴承运行可靠性评估。在传统的证据或特征获取过程中需要大量的人工干预或先验知识,利用深度卷积稀疏自编码器以实现证据的自动获取,借助支持向量数据描述的思想,通过统计比较标定与过程证据间的动态变化过程,最终完成某台具体设备的运行可靠性评估。随后通过航空轴承试验对提出的方法进行了验证,结果表明运用该方法得到的可靠度,能较好的反映轴承运行可靠性的"个性"。
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关键词
运行可靠性
轴承
支持证据统计(ses)
卷积自编码器
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Keywords
operational reliability
bearing
support evidence statistics(ses)
convolution auto-encoder
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分类号
TG17
[金属学及工艺—金属表面处理]
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