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基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
陈哲
胡玉其
+2 位作者
田世庆
陆慧敏
徐立中
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期187-195,共9页
鉴于深度学习、频谱、时频分析方法间的优势互补,设计了由卷积网络、傅里叶变换和小波包分解组合的多流分析处理框架,对非平稳信号进行组合分析。提出了一种基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法,提取信号的多属性特征并加权融合。应...
鉴于深度学习、频谱、时频分析方法间的优势互补,设计了由卷积网络、傅里叶变换和小波包分解组合的多流分析处理框架,对非平稳信号进行组合分析。提出了一种基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法,提取信号的多属性特征并加权融合。应用于故障诊断的实验结果表明,所提出的信号组合分析方法能够更加稳定、准确地刻画故障类型,在不显著增加计算复杂度的前提下有效提高了故障诊断的分类准确率。
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关键词
非平稳信号
故障诊断
信号处理
深度学习
特征融合
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职称材料
题名
基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法
被引量：
8
1
作者
陈哲
胡玉其
田世庆
陆慧敏
徐立中
机构
河海
大学
计算机与信息
学
院
日本九州工业大学机械智能工学研究系
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期187-195,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61903124,No.61671201)。
文摘
鉴于深度学习、频谱、时频分析方法间的优势互补,设计了由卷积网络、傅里叶变换和小波包分解组合的多流分析处理框架,对非平稳信号进行组合分析。提出了一种基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法,提取信号的多属性特征并加权融合。应用于故障诊断的实验结果表明,所提出的信号组合分析方法能够更加稳定、准确地刻画故障类型,在不显著增加计算复杂度的前提下有效提高了故障诊断的分类准确率。
关键词
非平稳信号
故障诊断
信号处理
深度学习
特征融合
Keywords
none-stationary signal
fault diagnosis
signal processing
deep learning
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非平稳信号组合分析的故障诊断方法
陈哲
胡玉其
田世庆
陆慧敏
徐立中
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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