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基于相关能量波动评估的学习样本筛选与深度置信神经网络的滚动轴承故障诊断研究
被引量:
5
1
作者
秦波
罗权毅
+4 位作者
冯卫卫
张鹏
赵振华
李子贤
王卓
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期262-270,共9页
在数据驱动的滚动轴承状态智能辨识中,针对辨识模型构建过程中由于学习样本“质量差”造成其故障识别率低的问题,提出一种如何筛选学习样本的准则来提升基于深度置信神经网络滚动轴承智能辨识模型识别率的方法。首先,基于变分模态分解...
在数据驱动的滚动轴承状态智能辨识中,针对辨识模型构建过程中由于学习样本“质量差”造成其故障识别率低的问题,提出一种如何筛选学习样本的准则来提升基于深度置信神经网络滚动轴承智能辨识模型识别率的方法。首先,基于变分模态分解将具有时变调制特性的滚动轴承振动信号分解为有限个表征原信号不同成分的本征模函数分量;其次,根据其故障能量波动及其相关来量化并评估上述每个分量包含故障成分的比重,并据此对振动信号进行筛选重构来获取学习样本;最后,将上述学习样本集作为深度置信网络的输入来构建滚动轴承的故障辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅筛选出滚动轴承振动信号中包含故障主成分的本征模函数分量并实现学习样本集构建,而且提高了基于振动数据的滚动轴承状态辨识模型的故障识别率。
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关键词
学习样本筛选
相关能量波动评估
滚动轴承
深度置信神经网络
故障识别率
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职称材料
基于塑性损伤阈值的镁合金构件成形工艺优化
被引量:
2
2
作者
郭一萍
陈刚
+1 位作者
李睿
于萍
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期95-97,共3页
以材料的临界损伤阀值为评判依据,采用数值仿真技术进行AZ80镁合金盖形件成形工艺优化。结果表明:采用坯料一道次挤压成形时,在反挤压成形盖形件外端直臂部位的损伤值超过材料的的塑性变形临界损伤阈值,产生塑性变形缺陷;采用两道次挤...
以材料的临界损伤阀值为评判依据,采用数值仿真技术进行AZ80镁合金盖形件成形工艺优化。结果表明:采用坯料一道次挤压成形时,在反挤压成形盖形件外端直臂部位的损伤值超过材料的的塑性变形临界损伤阈值,产生塑性变形缺陷;采用两道次挤压成形时,盖形件挤压成形的最大损伤阈值降低到20,远低于材料塑性变形的临界损伤阈值,保证了盖形件的无缺陷成形。在此基础上,确定了该盖形件的优化成形工艺。
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关键词
临界损伤阀值
镁合金
盖形件
成形工艺
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职称材料
题名
基于相关能量波动评估的学习样本筛选与深度置信神经网络的滚动轴承故障诊断研究
被引量:
5
1
作者
秦波
罗权毅
冯卫卫
张鹏
赵振华
李子贤
王卓
机构
内蒙古
科技大学
机械
工程学院
内蒙古
科技大学矿业
研究
院
中国兵器
内蒙古
第一
机械
集团
有限公司
科研所
中国兵器
内蒙古第一机械集团有限公司工艺研究所
特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室
中国兵器
内蒙古
第一
机械
集团
有限公司
精益运营管理部
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期262-270,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51865045)
内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目(NJZY19298)资助。
文摘
在数据驱动的滚动轴承状态智能辨识中,针对辨识模型构建过程中由于学习样本“质量差”造成其故障识别率低的问题,提出一种如何筛选学习样本的准则来提升基于深度置信神经网络滚动轴承智能辨识模型识别率的方法。首先,基于变分模态分解将具有时变调制特性的滚动轴承振动信号分解为有限个表征原信号不同成分的本征模函数分量;其次,根据其故障能量波动及其相关来量化并评估上述每个分量包含故障成分的比重,并据此对振动信号进行筛选重构来获取学习样本;最后,将上述学习样本集作为深度置信网络的输入来构建滚动轴承的故障辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅筛选出滚动轴承振动信号中包含故障主成分的本征模函数分量并实现学习样本集构建,而且提高了基于振动数据的滚动轴承状态辨识模型的故障识别率。
关键词
学习样本筛选
相关能量波动评估
滚动轴承
深度置信神经网络
故障识别率
Keywords
Learning sample screening
Correlation energy fluctuation evaluation
Rolling bearing
Deep belief neural network
Fault recognition rate
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于塑性损伤阈值的镁合金构件成形工艺优化
被引量:
2
2
作者
郭一萍
陈刚
李睿
于萍
机构
国家塑料
机械
产品质量监督检验中心
中国兵器科学
研究
院宁波分院
内蒙古第一机械集团有限公司工艺研究所
出处
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期95-97,共3页
基金
国家科技部国际合作项目(2012DFR50400)
文摘
以材料的临界损伤阀值为评判依据,采用数值仿真技术进行AZ80镁合金盖形件成形工艺优化。结果表明:采用坯料一道次挤压成形时,在反挤压成形盖形件外端直臂部位的损伤值超过材料的的塑性变形临界损伤阈值,产生塑性变形缺陷;采用两道次挤压成形时,盖形件挤压成形的最大损伤阈值降低到20,远低于材料塑性变形的临界损伤阈值,保证了盖形件的无缺陷成形。在此基础上,确定了该盖形件的优化成形工艺。
关键词
临界损伤阀值
镁合金
盖形件
成形工艺
Keywords
critical damage threshold
magnesium alloy
covering part
forming process
分类号
TG376.2 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关能量波动评估的学习样本筛选与深度置信神经网络的滚动轴承故障诊断研究
秦波
罗权毅
冯卫卫
张鹏
赵振华
李子贤
王卓
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于塑性损伤阈值的镁合金构件成形工艺优化
郭一萍
陈刚
李睿
于萍
《兵器材料科学与工程》
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
在线阅读
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职称材料
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