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基于1DCNN特征提取和RF分类的滚动轴承故障诊断
1
作者
张豪
刘其洪
+1 位作者
李伟光
李漾
《中国测试》
北大核心
2025年第4期137-143,共7页
针对深度学习技术在滚动轴承故障诊断识别中依赖于大量测量数据,相对较少的数据可能会导致过度拟合并降低模型的稳定性等问题,提出一种一维卷积神经网络(1DCNN)和随机森林(RF)相结合的轴承故障诊断模型。将原始时域信号输入搭建的1DCNN...
针对深度学习技术在滚动轴承故障诊断识别中依赖于大量测量数据,相对较少的数据可能会导致过度拟合并降低模型的稳定性等问题,提出一种一维卷积神经网络(1DCNN)和随机森林(RF)相结合的轴承故障诊断模型。将原始时域信号输入搭建的1DCNN网络中,提取原始数据特征向量,对特征向量进行t-SNE降维可视化,验证1DCNN特征提取的有效性。将特征向量输入随机森林实现故障状态识别,解决小样本的滚动轴承故障分类问题。在CWRU数据集和Paderborn数据集上进行实验,针对不同类型、不同损伤程度的轴承,得到分类结果准确率分别达到99.69%和99.16%。与传统的神经网络和机器学习分类模型相比,1DCNN-RF模型具有更高的诊断准确率,可验证所提模型的泛化性和有效性。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
一维卷积神经网络
随机森林
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职称材料
基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用
被引量：
3
2
作者
马贤武
刘其洪
+2 位作者
李漾
兰钦泓
李伟光
《机床与液压》
北大核心
2022年第7期158-163,共6页
微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数...
微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数进行调节。仿真结果表明:在低信噪比环境下,基于样本熵的改进阈值函数降噪效果明显优于传统阈值函数和普通改进阈值函数,信号信噪比得到显著提升。对微型电机异音信号进行降噪处理和特征提取,结合SVM分类器进行训练测试,试验结果表明:改进的小波降噪算法能够有效去除电机信号环境噪声,提取有效的信号特征,对出厂电机性能优劣进行准确判断。该方法将为微型电机厂家大规模质量检测提供理论依据和支持。
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关键词
微型电机
小波降噪
样本熵
信噪比
SVM
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职称材料
题名
基于1DCNN特征提取和RF分类的滚动轴承故障诊断
1
作者
张豪
刘其洪
李伟光
李漾
机构
华南理工大学
佛山衡生医疗自动化有限公司
出处
《中国测试》
北大核心
2025年第4期137-143,共7页
基金
广东省重点领域研发计划(2019B090918003)
国家自然科学基金项目(51875216)
+1 种基金
广东省自然科学基金项目(2017A050501004)
广东省自然资源厅项目(2020030)。
文摘
针对深度学习技术在滚动轴承故障诊断识别中依赖于大量测量数据,相对较少的数据可能会导致过度拟合并降低模型的稳定性等问题,提出一种一维卷积神经网络(1DCNN)和随机森林(RF)相结合的轴承故障诊断模型。将原始时域信号输入搭建的1DCNN网络中,提取原始数据特征向量,对特征向量进行t-SNE降维可视化,验证1DCNN特征提取的有效性。将特征向量输入随机森林实现故障状态识别,解决小样本的滚动轴承故障分类问题。在CWRU数据集和Paderborn数据集上进行实验,针对不同类型、不同损伤程度的轴承,得到分类结果准确率分别达到99.69%和99.16%。与传统的神经网络和机器学习分类模型相比,1DCNN-RF模型具有更高的诊断准确率,可验证所提模型的泛化性和有效性。
关键词
滚动轴承
故障诊断
一维卷积神经网络
随机森林
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
one-dimensional convolutional neural network
random forest
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用
被引量：
3
2
作者
马贤武
刘其洪
李漾
兰钦泓
李伟光
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
佛山衡生医疗自动化有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第7期158-163,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51875205,51875216)
广东省自然科学基金项目(2017A050501004)
+1 种基金
广东省自然资源厅项目(2020030)
广东省重点领域研发计划(2019B090918003)。
文摘
微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数进行调节。仿真结果表明:在低信噪比环境下,基于样本熵的改进阈值函数降噪效果明显优于传统阈值函数和普通改进阈值函数,信号信噪比得到显著提升。对微型电机异音信号进行降噪处理和特征提取,结合SVM分类器进行训练测试,试验结果表明:改进的小波降噪算法能够有效去除电机信号环境噪声,提取有效的信号特征,对出厂电机性能优劣进行准确判断。该方法将为微型电机厂家大规模质量检测提供理论依据和支持。
关键词
微型电机
小波降噪
样本熵
信噪比
SVM
Keywords
Micromotor
Wavelet denoising
Sample entropy
Signal to noise ratio
SVM
分类号
TM911.7 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于1DCNN特征提取和RF分类的滚动轴承故障诊断
张豪
刘其洪
李伟光
李漾
《中国测试》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用
马贤武
刘其洪
李漾
兰钦泓
李伟光
《机床与液压》
北大核心
2022
3
在线阅读
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职称材料
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参考文献
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