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基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
蒋黎明
李友荣
+1 位作者
徐增丙
鲁光涛
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2019年第1期40-44,共5页
提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决...
提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决策层信息融合,从而得到轴承故障的最终诊断结果。通过对单负载和多负载下不同类型和不同损伤程度的滚动轴承故障诊断进行实例分析,验证了本文方法的有效性和精确性。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
深度置信网络
信息融合
集合经验模式分解
简单投票法
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职称材料
题名
基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
蒋黎明
李友荣
徐增丙
鲁光涛
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
华中科技大学数字制造设备与技术国家重点实验室
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2019年第1期40-44,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775391
51808417
51405353)
文摘
提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决策层信息融合,从而得到轴承故障的最终诊断结果。通过对单负载和多负载下不同类型和不同损伤程度的滚动轴承故障诊断进行实例分析,验证了本文方法的有效性和精确性。
关键词
滚动轴承
故障诊断
深度置信网络
信息融合
集合经验模式分解
简单投票法
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
deep belief network
information fusion
ensemble empirical mode decomposition
simple voting
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断
蒋黎明
李友荣
徐增丙
鲁光涛
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2019
9
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