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DTCWT多尺度联合熵和CNN的行星齿轮故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
杨欢
刘德洋
彭利平
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第12期127-130,136,共5页
行星齿轮常被应用于大型机电装备传动系统中,但是极端恶劣工况导致其故障频发,研究行星齿轮故障诊断有助于预知性维护,提高机电装备运行效率和可靠性。提出了一种结合双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)多尺度...
行星齿轮常被应用于大型机电装备传动系统中,但是极端恶劣工况导致其故障频发,研究行星齿轮故障诊断有助于预知性维护,提高机电装备运行效率和可靠性。提出了一种结合双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)多尺度联合熵特征和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的故障诊断方法。利用相比于普通小波变换更高级的DTCWT,将行星齿轮故障激励的特征信息分解到不同的信号分量中,结合多尺度粗粒化、频谱熵和能量熵,实现多尺度联合熵特征量化,最终结合CNN实现行星齿轮故障类型识别。通过实验验证分析,证明所提出的方法识别率达到94.5%,具有较好的诊断效果。
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关键词
行星齿轮
故障诊断
DTCWT
联合熵特征
CNN
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职称材料
题名
DTCWT多尺度联合熵和CNN的行星齿轮故障诊断方法
被引量：
1
1
作者
杨欢
刘德洋
彭利平
机构
常州刘国钧高等职业技术学校机电工程系
河海大学机电工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第12期127-130,136,共5页
基金
国家自然科学基金(51605138)
中国博士后科学基金特别资助项目(2018T110568)。
文摘
行星齿轮常被应用于大型机电装备传动系统中,但是极端恶劣工况导致其故障频发,研究行星齿轮故障诊断有助于预知性维护,提高机电装备运行效率和可靠性。提出了一种结合双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)多尺度联合熵特征和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的故障诊断方法。利用相比于普通小波变换更高级的DTCWT,将行星齿轮故障激励的特征信息分解到不同的信号分量中,结合多尺度粗粒化、频谱熵和能量熵,实现多尺度联合熵特征量化,最终结合CNN实现行星齿轮故障类型识别。通过实验验证分析,证明所提出的方法识别率达到94.5%,具有较好的诊断效果。
关键词
行星齿轮
故障诊断
DTCWT
联合熵特征
CNN
Keywords
Planetary Gear
Fault Diagnosis
DTCWT
Information Entropy
CNN
分类号
TH16 [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
操作
1
DTCWT多尺度联合熵和CNN的行星齿轮故障诊断方法
杨欢
刘德洋
彭利平
《机械设计与制造》
北大核心
2022
1
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